Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Fernández Gallego, José A.Marín Rojas, Jaiderne2024-03-132024-03-132023-11-24http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9590The Image processing for use in fruit classification process is an effective method to mitigate returns in the export process, this solution not only contributes in the classification, but also in the simplification of errors, costs and product damage; this project aims to develop the classification system of color and appearance of chontaduro for export, in the farm the cedar of Villa Garzón (Putumayo) through image processing.El procesamiento de imágenes para uso en proceso de clasificación de frutas es un método efectivo para mitigar devoluciones en su proceso de exportación, esta solución no solo aporta en la clasificación, si no en la simplificación de errores , costos y daño del producto; el presente proyecto tiene como fin desarrollar el sistema de clasificación de color y apariencia de chontaduro para exportación, en la finca el cedro de Villa Garzón (Putumayo) mediante procesamiento de imágenes.spaAcceso abiertoChontaduroprocesamiento digital de imágenesgrado de madurezTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)Chontadurodigital image processingdegree of maturityinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arévalo, J. (2018). La librería de visión artificial OPENCV. Málaga (España): Universidad de Málaga. Obtenido de http://mapir.isa.uma.es/varevalo/drafts/arevalo2004lva1.pdfChamorro, I. (2018). Cultivo y agroindustria de palmito de chontaduro : ¿una alternativa de desarrollo local?. Estudio de caso - Asociación de productores agropecuarios el Cuembí APAC, en Puerto Asís, Putumayo. Bogotá: Universidad Pontificia Javeriana. Obtenido de http://hdl.handle.net/10554/34198CORPOICA. (2021). El cultivo de Chontaduro para fruto y palmito. Bogotá: CORPOICA. Obtenido de https://repository.agrosavia.co/bitstream/handle/20.500.12324/15990/39971_24526 .pdf?sequence=1&isAllowed=yDaza, A. (2015). Cambios fisiológicos, texturales el chontaduro. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 13(2), 67-75. Obtenido de http://www.scielo.org.co/pdf/bsaa/v13n2/v13n2a08.pdfFINAGRO. (12 de Abril de 2023). Obtenido de https://www.finagro.com.co/sites/default/files/chontaduro_putumayo_0.pdfGarcía, J. (2015). Uso del procesamiento de imágenes digitales para medir los parámetros morfométricos de partículas. Revista científica Técnica, 1(1), 14-44. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/2230/223040405003.pdfMejía, R. (2014). Procesamiento Digital. Mexico D.F.: UASLP. Obtenido de http://laurence.com.ar/artes/comun/Apuntes%20procesamiento%20digital%20de% 20imagenes.pdfMenon, K. (2021). Digital grading and sorting of fruits. MaterialsToday: Proceedings, 43(6), 3749-3758. doi:https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.10.989Muñoz, E. (2021). Diseño de una máquina para la clasificación de tomate chonto. Bogotá: Universidad de la Salle. Obtenido de https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1781&context=ing_auto matizacionPatil, P. (2021). Grading and sorting technique of dragon fruits using machine learning algorithms. Journal of Agriculture and Food Research, 4(1), 230-283. doi:DOI:10.1016/j.jafr.2021.100118instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/