INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Andrés Felipe Calvo Salcedo

10 horas

CODIGO CIE

6-20-1

Juan Camilo Espitia Taborda

Estudiante

0 Horas

Andres Felipe Pabon Jimenez

Estudiante

0 Horas

Andrés Castillo González

Coinvestigador

10 Horas

Luis Herney Medina Jiménez

Estudiante

0 Horas

Alejandro Bañol Escobar

Estudiante

0 Horas

Ana María López Gutierrez

Coinvestigador

2 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2019. Decimotercera Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Objetivo General: Diseñar e implementar un aplicativo móvil para medir la humedad del café utilizando imágenes digitales. Objetivos Específicos: ¿ Crear una base de datos con imágenes de granos de café en diferentes niveles de humedad. ¿ Diseñar una metodología para determinar el porcentaje de humedad del café utilizando técnicas de visión por computador. ¿ Implementar en un aplicativo móvil la metodología diseñada en el objetivo anterior. ¿ Validar estadísticamente el sistema desarrollado respecto a un protocolo de medida estandarizado.

RESUMEN

El café es el producto agrícola más importante de Colombia, siendo el sustento de más de 540.000 familias. Sin embargo, en los últimos años se ha disminuido la cantidad de área sembrada debido a las bajas ganancias por la venta del producto. Una de las etapas que más genera pérdidas en el proceso de producción es el secado del fruto, que tiene como objetivo llevar el grano a un porcentaje de humedad entre el 10 y 12%. Para lograrlo se realizan mediciones de humedad que típicamente son desarrolladas de forma manual por el caficultor generando errores de medición. Estos errores son tan altos que solo el 33% del café cumple con las condiciones de calidad. Gracias a la proliferación tecnológica, se han desarrollado sistemas electrónicos que permiten medir la humedad del café, sin embargo, estos dispositivos presentan errores en la medida, debido a las variaciones ambientales. Por otro lado, muchos agricultores en el país, no tienen la capacidad económica para la compra de estos equipos, impidiendo un proceso tecnificado, lo que genera grandes pérdidas económicas y dificulta una producción de calidad. Debido a esto, se propone el desarrollo de un aplicativo móvil con enfoque cliente servidor. El sistema utilizará la cámara del Smartphone para capturar imágenes de granos de café. Las muestras se enviarán a un servidor que ejecutará una metodología de aprendizaje automático, determinará el nivel de humedad del grano de café y enviará una etiqueta al dispositivo móvil para notificar al agricultor sobre estado del grano.

SÍNTESIS DEL PROYECTO

El café es el producto agrícola más importante de Colombia, siendo el sustento de más de 540.000 familias. Sin embargo, en los últimos años se ha disminuido la cantidad de área sembrada debido a las bajas ganancias por la venta del producto. Una de las etapas que más genera pérdidas en el proceso de producción es el secado del fruto, que tiene como objetivo llevar el grano a un porcentaje de humedad entre el 10 y 12%. Para lograrlo se realizan mediciones de humedad que típicamente son desarrolladas de forma manual por el caficultor generando errores de medición. Estos errores son tan altos que solo el 33% del café cumple con las condiciones de calidad. Gracias a la proliferación tecnológica, se han desarrollado sistemas electrónicos que permiten medir la humedad del café, sin embargo, estos dispositivos presentan errores en la medida, debido a las variaciones ambientales. Por otro lado, muchos agricultores en el país, no tienen la capacidad económica para la compra de estos equipos, impidiendo un proceso tecnificado, lo que genera grandes pérdidas económicas y dificulta una producción de calidad. Debido a esto, se propone el desarrollo de un aplicativo móvil con enfoque cliente servidor. El sistema utilizará la cámara del Smartphone para capturar imágenes de granos de café. Las muestras se enviarán a un servidor que ejecutará una metodología de aprendizaje profundo (redes convolucionales), determinará el nivel de humedad del grano de café y enviará una etiqueta al dispositivo móvil para notificar al agricultor sobre estado del grano.

ESTADO

Concluye Satisfactoriamente

FECHA DE INICIO

03/02/2020

FECHA DE FINALIZACION

03/06/2021

FECHA DE FIN(PRÓRROGA)

03/12/2021

PRODUCTOS

Coffee Moisture Classifier Using Convolutional Neural Networks

Circulación de conocimiento especializado

Desarrollo de un protocolo para la determinaci¿on de la humedad relativa en el grano de cafe pergamino seco mediante sensores de presi¿on

Proyecto de grado

Desarrollo de un Sistema de Clasificación de Imágenes Digitales para el Apoyo en la asistencia técnica de la Detección de la Humedad en Granos de Café

Artículo en revista indexada

HUMICAFE

Productos tecnológicos certificados y validados