Vera Ramírez, Oscar JohnZúñiga Incalla, Alex PiterYana Mamani, Victor2024-02-082024-02-082021-06-17https://repositorio.unam.edu.pe/handle/UNAM/522Perú es actualmente el tercer exportador mundial de aguacates Hass según las últimas estadísticas de FAOSTAT. Para clasificar los aguacates de manera eficiente en tamaño y madurez, se implementó una robusta planta de inteligencia artificial para clasificar las paltas en 5 categorías. Esta técnica de clasificación se diferencia de la clasificación tradicional en que no es invasiva y reduce el daño a la palta mediante la inspección y clasificación manual. La planta comprende el paso de hardware, que consta de cámara Aca2500 Basler, lente HR 2mm / F1, iluminada y la cinta transportadora 1200. El software del PLC step s7: TIA PORTAL (OPC), un algoritmo secuencial, y decisión de red neuronal convolucional en que incluyen los parámetros de selección tamaño y color de la palta. El proceso de clasificación cumple tres etapas principales: adquisición, procesamiento y reconocimiento de imágenes. Para el tratamiento de imágenes se utilizaron redes neuronales convolucionales, obteniendo una precisión de clasificación media del 60% en tiempo real. De los resultados obtenidos, vemos que se puede mejorar la clasificación.esinfo:eurepo/semantis/openAccessPlanta clasificadora de paltasLabviewAdquisición de imágenesInteligencia artificialPreprinthttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00