Desarrollo de un sistema de visión computacional para reducir la pérdida de productos durante el proceso de control de calidad en la industria galletera

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(1)Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. Escuela Profesional de Informática. Desarrollo de un sistema de visión computacional para reducir la pérdida de productos durante el proceso de control de calidad en la industria galletera. TESIS. PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE INGENIERO. IO. INFORMÁTICO. BL. AUTORES: Blas Huamán, Anderson José Zavaleta Espejo, Gerson Ricardo. BI. ASESOR: Dr. Rodríguez Melquiades, José Antonio. TRUJILLO - PERÚ 2019. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(2) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Dedico esta tesis a :. A mi madre Yolanda, por ser el pilar de mi vida, la base de mi aprendizaje,. IC AS. y mostrarme el valor de la verdadera vocación profesional. Estaré eternamente. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. agradecido.. A mi hermana Evelin, quien con su ternura y amor, me fortalece e inspira a superarme y seguir adelante, es la persona más importante en mi vida. A mi abuela Esperanza, quien desde el cielo me protege.. A mi familia: Martina, Emiliana y William por acompañarme en este camino y ser excelentes modelos profesionales de quienes anhelo seguir sus pasos.. A mi compañera Massiel, quien estuvo a mi lado en esta etapa, dándome motivación en todo momento y enseñarme que con paciencia y buen humor se logran cosas importantes.. "La tecnología y los valores abrirán con esperanza las puertas a un nuevo. BL. IO. mundo". BI. Anderson José Blas Huamán. I. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(3) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Agradezco a mis padres por todo lo que me dieron, son la razón de mi vida y les estaré eternamente agradecido; y a mi familia en general por el apoyo. IC AS. incondicional.. También un agradecimiento a todos mis amigos de promoción, que me acom-. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. pañaron durante una de las etapas que más recordaré.. Y una mención especial a Maritza Horna que influyó de algún modo en todo lo que logré desde que la conocí.. "No existen caminos difíciles, sólo caminos que aún no exploramos". BI. BL. IO. Gerson Ricardo Zavaleta Espejo. II. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(4) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Agradecimientos. IC AS. Agradecemos a nuestros profesores del Departamento de Informática, de los cuales recibimos gran parte de nuestros conocimientos y estuvieron dispuestos. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. a apoyarnos en todo momento.. Al Dr. José A. Rodríguez Melquiades, nuestro asesor que siempre se mostró. BI. BL. IO. dispuesto a apoyarnos en esta importante labor.. III. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(5) BI. BL. IO. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. IV. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(6) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Resumen Actualmente, el proceso de control de calidad en la industria galletera se. IC AS. efectúa de forma muy rudimentaria y está propensa a fallos; puesto que consiste en una comparación visual entre una muestra del producto, que cumple con es-. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. tándares de calidad previamente definidos, con una muestra tomada al azar de un lote de producción. De esta comparación depende si el lote pasa a las siguientes etapas del proceso o se desecha.. El resultado de la investigación fue un sistema de visión computacional que reduce la pérdida de productos en el proceso de control de calidad en un ambiente controlado, cumpliendo los fines deseados, así como también la implementación de algoritmos para el procesamiento de imágenes del sistema de visión computacional, permitiendo de esta manera obtener resultados con mayor exactitud.. Palabras clave: Visión computacional, proceso de control de calidad, procesa-. BI. BL. IO. miento de imágenes.. V. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(7) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Abstract. IC AS. Currently, the quality control process in the biscuit industry is carried out in a very rudimentary way and is prone to failures; since it consists of a visual comparison between a sample of the product, which meets previously defined. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. quality standards, with a sample taken at random from a production lot. On this comparison it depends whether the batch goes to the next stages of the process or is discarded.. The result of the research was a computational vision system that reduces the loss of products in the quality control process in a controlled environment, fulfilling the desired purposes, as well as the implementation of algorithms for image processing of the vision system computational, thus allowing to obtain results with greater accuracy.. BI. BL. IO. Keywords: Computational vision, quality control process, image processing.. VI. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(8) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. γ. Rayos Gamma.. 2.. α. Rayos Alpha.. 3.. β. Rayos Beta.. 4.. x. 5.. y. 6.. τ. 7.. β. 8.. υ. 9.. . 10.. f. 11.. θ. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 1.. IC AS. Lista de símbolos. Coordenada en el eje horizontal.. Coordenada en el eje vertical. Umbralización.. Separación entre el fondo y objeto de una imagen.. Variación.. Pertenencia. Función.. BI. BL. IO. Erosión de una imagen.. VII. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(9) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. IC AS. Índice de figuras. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 2.1. Etapas del proceso de producción de galletas. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 7 10. 2.3. Galleta defectuosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 10. 2.4. Proceso de control de calidad en la industria galletera . . . . . . . . . . . . . .. 14. 2.5. Esquema de proceso productivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 2.6. Representación del flujo de mejora continua . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 2.7. Representación en píxeles de un personaje de juego animado . . . . . . . . . . .. 21. 2.8. Respuestas respecto a la longitud de onda a los tipos de sensores alfa, beta, gamma. 21. 2.9. Cono de colores del modelo HSV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 24. 2.10. Binarización de imagen (a) con diferentes valores de ubrale. . . . . . . . . . . .. 24. 2.11. Conversión de un tomate a escala de grises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 24. 2.12. Binarización de un tomate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 25. 2.13. Histograma de una imágen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. 2.14. Histograma de una imágen bimodal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. BL. IO. 2.2. Galleta óptima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. BI. 2.15. Imagen procesada con algoritmo de Otsu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 2.16. Ilustración de la operación morfológica de apertura . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 2.17. Formas básicas de las imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 29. 2.18. Formas blancas en un fondo negro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 29. 2.19. Imagen erosionada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 30. VIII. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(10) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.20. Imagen dilatada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. 2.21. Imagen resultante al aplicar la apertura a la imagen de la Figura 2.10 y su elemento 31. 2.22. Esquema general del procesamiento de imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . .. 33. 2.23. Arquitectura de un sistema de visión computacional . . . . . . . . . . . . . . .. 35. 2.24. Proceso de recolección de información . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 36. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. estructurante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 37. 2.26. Contrastación de galletas para mostrar resultado . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. 3.1. Ubicación del proceso de control calidad del producto terminado . . . . . . . . .. 44. 3.2. Flujograma del SVC propuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 45. 3.3. Diagrama del SVC con los algoritmos que se implementan . . . . . . . . . . . .. 46. 3.4. Diagrama de paquetes del sistema propuesto. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 3.5. Modelo de casos de uso del sistema propuesto. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 3.6. Casos de uso del sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 3.7. Diagrama de secuencia del sistema propuesto. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 3.8. Diagrama de colaboración del sistema propuesto. . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 3.9. Diagrama de componentes del sistema propuesto. . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 3.10. Tipo de galleta seleccionada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. 3.11. Ambiente controlado para pruebas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 52. 3.12. Diagrama de el proceso que siguen las imágenes. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 53. BI. BL. IO. 2.25. Recolección de imágenes en un ambiente controlado . . . . . . . . . . . . . . .. 3.13. Botón para iniciar el sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. 3.14. Botón para detener el sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. 3.15. Carpeta de almacenamiento de las imágenes base . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. IX. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(11) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 56. 3.17. Algoritmo para identificar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 57. 3.18. Algoritmo de recorte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 60. 3.19. Imágenes luego de aplicar recorte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 61. 3.20. Galleta Rellenita binarizada de la vista superior . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 3.21. Galleta Rellenita binarizada de la vista lateral . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. 3.16. Fichero de almacenamiento de imágenes procesadas . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 3.23. Vista lateral de galleta Rellenita luego de aprtura morfológica . . . . . . . . . .. 63. 3.24. Ventana principal del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 3.25. Ventana con mensaje de galleta aceptada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 3.26. Ventana con mensaje de galleta rechazada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 4.1. Muestra de galletas para pruebas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 67. 4.2. Gráfico de cantidad de galletas utilizadas para simulación . . . . . . . . . . . .. 68. 4.3. Galletas evaluadas con SVC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 69. 4.4. Gráfico de barras de indicadores evaluados en el SVC. . . . . . . . . . . . . . .. 70. 4.5. Indicadores evaluados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 71. 4.6. Porcentaje de pérdida de productos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 72. 4.7. Contrastación de hipótesis por Chi-Cuadrado. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 74. 4.8. Contrastación de hipótesis por Chi-Cuadrado en SPSS. . . . . . . . . . . . . . .. 74. BI. BL. IO. 3.22. Vista superior de galleta Rellenita luego de aprtura morfológica . . . . . . . . . .. X. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(12) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. IC AS. Índice de tablas. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 2.1. Criterios para considerar galleta óptima o defectuosa. . . . . . . . . . . . . . .. 10 18. 2.3. Criterios a tener en cuenta para elegir galleta modelo . . . . . . . . . . . . . . .. 40. 2.4. Tabla de valores predictivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. 3.1. Algoritmos empleados en el sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. 4.1. Características de la galleta elegida para la simulación. . . . . . . . . . . . . . .. 67. 4.2. Cantidades de galletas utilizadas en la simulación . . . . . . . . . . . . . . . .. 68. 4.3. Resultado al evaluarse con el SVC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 68. 4.4. Predicción matriz de confusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 69. 4.5. Matriz de predicciones de las galletas evaluadas con SVC . . . . . . . . . . . .. 69. 4.6. Total galletas desechadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 71. BI. BL. IO. 2.2. Clasificación de los costos de calidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. XI. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(13) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Dedicatoria. IC AS. Índice general. Agradecimientos Resumen Abstract. I. III. V. VI. Lista de símbolos. VII. Índice de Figuras. X. Índice de Tablas. XI. 1. Introducción. 1. IO. 1.1. Justificación de la investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 2 2. 1.3. Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 2. 1.4. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3. BI. BL. 1.2. Formulación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 1.4.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3. 1.4.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3. 1.5. Estructura de la tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3. XII. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(14) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2. Materiales y métodos. 5. 2.1. Marco teórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5. 2.1.1. Industria galletera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5. Evolución de la industria galletera . . . . . . . . . . . .. 5. 2.1.1.2.. Procesos de producción . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 6. 2.1.1.3.. Control de calidad en la industria galletera . . . . . . . .. 10. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. 2.1.1.1.. 2.1.1.4.. Mejora del proceso de control de calidad . . . . . . . . .. 15. 2.1.2. Métodos para el procesamiento de imágenes . . . . . . . . . . . . .. 20. 2.1.2.1.. Definición de imagen y procesamiento . . . . . . . . . .. 20. 2.1.2.2.. Detección y Recorte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 2.1.2.3.. Binarización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 2.1.2.4.. Imágenes bimodales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 25. 2.1.2.5.. Umbral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. 2.1.2.6.. Binarización de Otsu . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 2.1.2.7.. Operaciones morfológicas . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 2.1.3. Visión Computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. Definición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. 2.1.3.2.. Dispositivos para un sistema de visión . . . . . . . . . .. 34. Arquitectura de un sistema de visión . . . . . . . . . . .. 35. 2.2. Método de la investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 36. 2.2.1. Etapas del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 36. 2.2.2. Objeto de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. 2.2.3. Universo, población y muestra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. IO. 2.1.3.1.. BI. BL. 2.1.3.3.. 2.2.3.1.. Universo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. XIII. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(15) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.2.3.2.. Población . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. 2.2.3.3.. Muestra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. 2.2.4. Técnicas e instrumentos de medición de datos . . . . . . . . . . . .. 39. Técnicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. 2.2.5. Diseño de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. Diseño de contrastación . . . . . . . . . . . . . . . . . .. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 2.2.5.1.. IC AS. 2.2.4.1.. 40. 2.2.6. Operacionalización de las variables . . . . . . . . . . . . . . . . .. 40. 2.2.7. Análisis de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. 3. Sistema de visión computacional para reducir pérdida de productos. 43 44. 3.2. Vista general del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 3.3. Modelo de casos de uso del negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 3.4. Casos de uso del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 3.5. Diagrama de secuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 3.6. Diagrama de colaboración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 3.7. Diagrama de componentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 3.8. Procesamiento del sistema de visión computacional . . . . . . . . . . . . .. 50. 3.8.1. Elección de la galleta base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. 3.8.2. Construcción del ambiente controlado . . . . . . . . . . . . . . . .. 51. 3.8.3. Procesamiento computacional de la galleta . . . . . . . . . . . . .. 52. BI. BL. IO. 3.1. Modelamiento del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3.8.3.1.. Procesamiento computacional del sistema . . . . . . . .. 53. 3.8.3.2.. Contrastación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 63. 3.8.4. Diseño de interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. XIV. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(16) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 4. Resultados y discusión de la tesis. 66 66. 4.2. Discusión de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 72. IC AS. 4.1. Resultados computacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5. Consideraciones finales. 76 76. 5.2. Futuras optimizaciones del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 77. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 79. BI. BL. IO. Referencias bibliográfícas. XV. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(17) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. IC AS. Capítulo 1. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Introducción. Las industrias actualmente dependen de la tecnología usada en sus maquinarias, incluso se podría afirmar que de esta depende su éxito. En algunos sectores de la industria galletera, existen procesos que aún no están automatizados, como lo es el proceso de control de calidad el cual se ejecuta manualmente, por lo que no apoyan el ritmo de crecimiento respecto a otros procesos que si lo están, según Naranjo (2009). Una de las causas por las que aún no se invierte en tecnología en la industria galletera, es la inversión que esto significa y depende mucho de la situación econonómica de la empresa y su posicionamiento en el mercado. En esta industria la implementación de sistemas de automatización significan una considerable mejora en los procesos de producción en las que. IO. se apliquen.. BL. En la ciudad de Trujillo diversas empresas se dedican a este rubro, sin embargo, no todas están automatizadas con sistemas tecnológicos en sus procesos, Nieva and Rodríguez. BI. (2016) mencionan que la empresa “Galletera del Norte” no cuenta con un sistema tecnológico en todos sus procesos, incluido en el control de calidad. El uso de sistemas de visión computacional generaría un gran avance en toda la esta industria.. 1. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(18) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 1.1.. Justificación de la investigación. La investigación se justifica de manera informática porque propone un software basado. IC AS. en algoritmos de procesamiento de imágenes, los cuales actúan en la etapa de procesamiento computacional del sistema con lo cual se busca tener una nueva perspectiva al momento de automatizar los procesos e incorporar el uso de sistemas de visión computacional. En. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. un futuro se podrá usar sistemas hechos a medida para cada tipo de producto que se desee analizar y de acuerdo a las necesidades de cada empresa del sector.. La investigación tiene una justificación económica porque la mejora en el proceso de control de calidad para reducir la pérdida de producto mediante un sistema de visión computacional generará un ahorro si lo comparamos con la pérdida de producto que ocurre actualmente al no contar con uno.. 1.2.. Formulación del problema. En este trabajo se desarrolla un sistema de visión computacional que responde a la siguiente interrogante:. IO. ¿De qué manera se puede reducir la perdida de productos durante el proceso de control. BL. de calidad en la industria galletera?. Hipótesis. BI. 1.3.. La pérdida de productos durante el proceso de control de calidad en la industria galletera. se reduce empleando un sistema de visión computacional.. 2. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(19) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 1.4.. Objetivos. 1.4.1.. Objetivo General. IC AS. Desarrollar un sistema de visión computacional para reducir la pérdida de productos durante el proceso de control de calidad en la industria galletera.. Objetivos Específicos. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 1.4.2.. a) Establecer un conjunto de características estándar para la evaluación de galletas. b) Diseñar un sistema de visión computacional para evaluar las galletas. c) Implementar algoritmos de procesamiento de imágenes en Java que procesen computacionalmente la información de las galletas evaluadas.. d) Construir un ambiente controlado que consistirá en una caja por la cual ingresarán las galletas, tendrá iluminación, dos cámaras digitales y una zona por la cual pasarán las galletas.. e) Realizar las pruebas del sistema de visión computacional en el ambiente controlado. f) Analizar resultados obtenidos durante las pruebas.. IO. Estructura de la tesis. BL. 1.5.. Esta investigación está dividida en cinco capítulos, siendo el primer capítulo la introduc-. BI. ción y datos preliminares de la propuesta; es decir, justificación de la investigación, formulación del problema, objetivos y la estructura de la tesis.. El capítulo dos, denominado métodos y materiales, presenta el marco teórico donde se encuentra información básica sobre la industria galletera y los procesos que contempla; como 3. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(20) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. también información sobre las imágenes digitales y su procesamiento, la visión, la visión computacional, teoría del color y soluciones computacionales.. IC AS. El tercer capítulo, presenta la propuesta o tema central de la tesis y sus fases tales como investigación y análisis, proceso de modelamiento, evaluación y decisión según el sistema de visión computacional, la implementación y las pruebas de funcionalidad como las de. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. iteración.. Finalmente, en el cuarto capítulo se presentan los resultados obtenidos en la investigación tanto teóricos como computacionales. Los resultados obtenidos consisten en la aplicación de todos los procedimientos desarrollados en la propuesta.. La tesis concluye con el quinto capítulo donde se presentan las consideraciones finales y. BI. BL. IO. las referencias bibliográficas.. 4. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(21) Capítulo 2. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Materiales y métodos. IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Se explica y analiza los fundamentos básicos de la investigación que han contribuido con la misma a través del marco teórico. Finalmente se discute la metodología usada en la investigación que generó la presente tesis.. 2.1.. Marco teórico. A continuación se muestran los principales temas abarcados en la investigación, importantes para desarrollar la propuesta que será discutida en capítulo tres.. 2.1.1.. Industria galletera. 2.1.1.1.. Evolución de la industria galletera. IO. La industria de alimentos es un sector donde cada vez más empresas han fijado sus ob-. BL. jetivos, esto debido a la creciente demanda de las personas al rededor del mundo, lo que ha originando que en los últimos años, la industria galletera se amplíe considerablemente,. BI. brindando gran variedad de productos.. La industria galletera nace a principios del siglo XX, durante la segunda guerra mundial, y fue favorecida puesto que industrias de países americanos como México, lograron exportar. 5. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(22) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. sus productos y con los ingresos obtenidos mejoraron sus máquinas y procesos de producción. Más países se guiaron de estas empresas, siendo Perú uno de los primeros países de. IC AS. Sudamérica en invertir en este rubro.. El Instituto de Estudios Económicos y Sociales de la Sociedad Nacional de Industrias, informa que la industria panadera y galletera reportó un crecimiento de 4.1 % en el primer. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. trimestre del 2018 en comparación con el año anterior. Además resalta que la inclusión de la tecnología en los diversos procedimientos que llevan a cabo, permite mejorar la producción (Daly, 2018) .. 2.1.1.2.. Procesos de producción. Cada empresa tiene diferentes procesos con los cuales llevan a cabo sus modelos de negocio. Asi, en Montoyo (2012) se define a la producción como la creación de un bien o servicio mediante la combinación de elementos necesarios para conseguir satisfacer la demanda del mercado. Los elementos de un proceso de producción son: Material, hombre, máquina y capital. En la Figura 2.1 se muestran las etapas en el proceso de producción de. BI. BL. IO. galletas.. 6. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(23) BI. BL. IO. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Figura 2.1: Etapas del proceso de producción de galletas. Fuente: Elaboración propia en base a Pérez (2017). 7. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(24) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Pérez (2017) considera las siguientes etapas en el proceso de producción de galletas:. A) Obtención de insumos. IC AS. Los procedimientos que se llevan a cabo son recepción y almacenamiento de insumos, la empresa se encarga de comprar y adquirir los insumos necesarios para la elaboración de galletas tales como mantequilla, harina y algún otro material según el tipo de. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. galletas a preparar. Posteriormente, se asignan cantidades a las masas para elaboración de los tipos de galleta.. B) Preparación del producto. Se preparan los materiales y se elaboran tipos de mezcla dependiendo del tipo de galleta a preparar para obtener una masa de calidad. La mezcla se prepara de acuerdo a alguna receta.. Uno de los procedimientos que trabajan con las galletas es laminar, la masa es elástica para utilizarse en galletas de soda, vainilla y saladas. Luego las roto modeladas para galletas de dos capas de crema, tienen más texturas en galletas tipo casino, tentación, rellenitas y también las de tipo extruidas para galletas de tipo blandas como. IO. marquesitas.. BL. C) Post elaboración. BI. En el horneado, se controla la temperatura y humedad de la masa; luego se pone al horno por determinado tiempo. Se deben verificar las condiciones exactas para su horneado. Posteriormente son puestas en los moldes o cintas de molde y enfriadas en las cintas transportadoras; para finalmente cubrirlas con caramelo o chocolate. 8. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(25) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Luego, dependiendo del tipo de galleta, se elegirá si agregar detalles como chispas, decoración, etc. En el enfriamiento o congelación, se ponen a enfriar las galletas para que se mantenga la consistencia y cierta dureza, para que no se deshagan y puedan. IC AS. pasar a ser evaluadas y analizadas por el supervisor encargado. D) Control de calidad del producto. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Luego que el producto ha sido horneado, se mantiene en lotes, los cuales pueden ser de distintos tamaños dependiendo de la maquinaria, del tamaño de horno, etc. El supervisor de control de calidad se acerca y evalúa las galletas en cuanto a análisis microbiológico, peso, humedad y carácteres organolépticos. Se realiza una contrastación visual en base a una galleta que cumple con sus características. Si el supervisor detecta que las galletas del lote evaluado no cumplen visualmente con las características establecidas, se procede a eliminar todo el lote.. En la Tabla 2.1 se muestra los criterios a tener en cuenta para que una galleta sea considerada óptima para empaquetamiento y cuando es considerada defectuosa. Nieva and Rodríguez (2016) menciona que en la fábrica de galletas Galletera del Norte, este proceso se hace visualmente y se desecha el lote de las galletas que el supervisor. IO. considera que no están bien elaboradas, también menciona que el porcentaje de pérdida de productos es 10 % donde no sólo se desechan galletas defectuosas, sino también. BI. BL. galletas óptimas.. En las Figuras 2.2 y 2.3, se observa un ejemplo de galleta óptima y defectuosa, respectivamente. Nieva and Rodríguez (2016) menciona que las características más comunes para considerar a una galleta como defectuosa son: Rotura, aplastamiento, desbordamiento de relleno, rajaduras, quemaduras del horneado 9. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(26) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Tabla 2.1: Criterios para considerar galleta óptima o defectuosa. Galleta cuadrada. Galleta con relleno. No debe presentar rajaduras. Debe presentar consistencia en las esquinas. No debe presentar rajaduras ni en la capa superior ni en los lados. Debe presentar consistencia en su borde Debe presentar consistencia en su relieve. Debe presentar consistencia en su relieve Debe presentar consistencia en el color. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Fuente: Elaboración propia.. IC AS. Galleta redonda. Figura 2.3: Galleta defectuosa Fuente: Wikipedia (2019). Figura 2.2: Galleta óptima Fuente: Wikipedia (2019). E) Producción. Una vez desechadas las galletas defectuosas, se procede con el encajado de los productos para llevarlos a los camiones repartidores. F) Distribución. Control de calidad en la industria galletera. BL. 2.1.1.3.. IO. Repartición a los puntos de venta para comercialización de las galletas.. BI. Piazza et al. (2018) define al control de calidad como un servicio para el control de. procesos y la gestión de producción, y tiene responsabilidad general sobre la fiabilidad del producto.. Desde el punto de vista del consumidor, fiabilidad significa que el producto no debe 10. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(27) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. contener ninguna sustancia nociva para la salud (compuestos químicos, metales, microorganismos) y además que la composición debe estar declarada en la etiqueta.. IC AS. Desde el punto de vista de la empresa, el significado de fiabilidad es mucho más amplio. El producto no es fiable si viola la legislación en el sentido de peso, etiquetado, etc., o si el. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. sabor, aspecto y gusto no acompañan a la imagen que la empresa desea mantener.. El concepto de calidad no es de fácil determinación. Por lo que atañe a las galletas, el control de la calidad se extiende a los ingredientes, a las condiciones higiénicas y a la técnica operacional de la elaboración, a las características del producto terminado, de su empaquetado y almacenamiento y hasta de su transporte. A) Control de calidad en las Materias Primas. Se solicita una planilla al proveedor, donde certifique las características físicas y químicas relativas al producto verificando que las mismas cumplan con las especificaciones solicitadas. El documento mencionado se guarda como certificado de cumplimiento de calidad de la materia prima, utilizándose para llevar un registro histórico de materiales, y poder evaluar proveedores.. IO. B) Control de calidad en el Proceso Productivo. BL. - Medición de ingredientes: Se considera una operación relacionada al control de. BI. la calidad, ya que cualquier falla en esta esta estación genera una propagación del defecto a lo largo de todo el proceso productivo.. - Maquinaria de formación: El espesor requerido es conseguido y controlado en la estación de laminación, por el último par de rodillos llamado calibrador. La temperatura de las galletas durante la cocción se controla mediante termómetros 11. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(28) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. ubicados en el horno, que miden la temperatura del aire en los diferentes puntos del mismo.. IC AS. - Control de peso y detector de metales: Se encuentra al final de la línea de producción. Los equipos son capaces de detercar la presencia de metales y controlar el peso de las galletas enfriadas.. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. C) Control de calidad del Producto Terminado. Luego del horneado y enfriamiento de galletas, el supervisor se encarga de hacer una evaluación para detectar defectos en el lote de galletas que se empaquetará, para lo cual se realizan los siguientes analisis.. - Comprobación del envase y etiqueta: Al igual que todos los alimentos envasados, el rótulo debe presentar las siguientes características: denominación de venta, marca, lista de ingredientes, contenido neto, identificación del origen, fecha de caducidad e información nutricional.. - Análisis microbiológicos: Se realiza un análisis para eliminar organismos presentes en el producto, las características a evaluar son: hongos, levaduras, salmo-. IO. nella, Escherichia coli, bacilius.. - Ausencia de gluten: En el caso de la detección de gluten se utilizan anticuerpos. BL. que reconocen fragmentos presentes en las proteínas del gluten.. BI. - Control de peso neto: Se evalúa la galleta en una balanza para medir que el peso sea el previamente establecido.. - Verificación de humedad y cenizas: Se procede a palpar con las manos una galleta del lote para comprobar que el horneado fue el correcto y dejó al producto 12. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(29) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. consistente y con cierta dureza. - Caracteres organolépticos: Para proceder a una contrastación visual de las ca-. IC AS. racterísticas organolépticas, se toman muestras de las galletas terminadas y se analizan los puntos siguientes:. * Color: Para controlar el tueste o tono de la galleta se suele utilizar un colo-. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. rímetro manual, el cual cuenta con un margen de aceptación. Este permite ajustar el proceso en el caso que se observen desviaciones en los resultados.. * Aspecto, Forma y volumen: Se realiza mediante examen visual, sin la utilización de ningún equipamiento original. La aceptación se realiza a criterio del observador.. * Textura y esponjosidad: Estas características son determinadas tomando una galleta y partiéndola para observar el crujido de la misma.. * Sabor: Se prueba el producto para verificar que el sabor es apropiado. * Aroma: Se definen como el conjunto de sensaciones olfativas percibidas simultáneamente durante el consumo. Se deben detectar y eliminar lotes con olores desagradables.. IO. D) Equipos específicos destinados al Control de calidad. BL. Según Piazza et al. (2018) en el proceso de control de calidad del sistema se utilizan. BI. los siguientes elementos:. - Sistema combinado: detector de metales + controlador de peso. - Colorímetro manual - Analizador ELISA 13. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(30) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. - Espectrofotómetro - Refractómetro y medidor de pH:. - Horno para la detección de cenizas (mufla). IC AS. - Medidor manual de humedad digital. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. En la Figura 2.4 se muestra el proceso de control de calidad en la industria galletera, siendo la etapa de proceso de control de calidad del producto terminado donde se pretende. BL. IO. aplicar la presente investigación.. Figura 2.4: Proceso de control de calidad en la industria galletera. BI. Fuente: (Piazza et al., 2018). En la Figura 2.5 se muestra la distribución de la maquinaria en proceso de elaboración de la galleta .. 14. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(31) TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Figura 2.5: Esquema de proceso productivo Fuente: (Piazza et al., 2018). 2.1.1.4.. Mejora del proceso de control de calidad. Cabezón (2014) señala a la calidad como un factor imprescindible de las empresas en los mercados cada vez más competitivos, dentro de lo cual la principal finalidad es la satisfacción del cliente. El concepto de calidad debe ser aplicado tanto al producto como a la organización.. El proceso de control de calidad es definido por Aguirre (2014), como el seguimiento de procesos mediante programas, herramientas o técnicas con el objetivo de mejorar la calidad. IO. de un producto o servicio. Todo esto con el fin de mejorar los procesos de la industria y los. BL. servicios o productos que ofrece.. BI. De este modo el proceso de control de calidad consiste en evaluar al producto en desarrollo bajo estándares establecidos y aprobados mundialmente, el cual en muchos casos debe cumplir con una serie de normas y estándares según el tipo que la industria lo requiera, para ello la empresa debe contar con mecanismos, herramientas y procedimientos que se adapten. 15. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(32) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. a esta normativa.. Una definición reciente de control de calidad se debe a Pérez (2017), quien establece. IC AS. que esta actividad comienza desde la selección y adquisición de ingredientes, insumos y materiales, continuando desde la cadena de fabricación hasta que el producto es consumido, afectando al personal, la maquinaria y a la planta de elaboración, como a los almacenes y. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. vehículos.. Los factores mencionados influyen en la calidad final del producto, al momento de su adquisición y consumo. Afecta incluso al propio fabricante para garantizar que todo esta correcto. Asimismo se debe de utilizar adecuados insumos para garantizar un buen sabor, olor y apariencia del producto. La representación del ciclo de vida de la calidad lo observamos. IO. en la Figura 2.5.. Figura 2.6: Representación del flujo de mejora continua. BI. BL. Fuente: Pexels (2019). Es importante resaltar que las normas ISO 9001 determinan que requisitos deben apli-. carse para un sistema de calidad en diversas empresas y que, para llevarse a cabo en muchos casos son necesarios implementar sistemas de estandarización. Según ISO (2015), los beneficios para adoptar un sistema de gestión de calidad son: 16. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(33) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. - Capacidad de proporcionar regularmente productos y servicios que satisfagan los requisitos del cliente y los legales documentarios aplicables.. IC AS. - Facilitar oportunidades para aumentar la satisfacción del cliente. - Abordar los riesgos y oportunidades asociadas a su contexto y objetivos.. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. - Capacidad de demostrar la conformidad con requisitos del sistema de gestión de la calidad especificadas.. Buscar la calidad a un producto es muy ventajoso pues muestra el orden, importancia e interrelación de los distintos procesos realizados por la empresa para obtener un producto de calidad. Además, permite realizar un seguimiento más detallado de las operaciones y se pueden detectar los problemas antes y ser corregidos fácilmente con rapidez.. Debido al amplio consumo de la población por el producto, la industria galletera tiene problemas con poder atender la gran demanda que se presenta por un producto de calidad, entonces se hace necesario tener presente el proceso de control de calidad de la galleta.. Actualmente en nuestro país no todas las empresas dedicadas al rubro de la industria galletera, por ejemplo las galletas artesanales, logran competir con las grandes industrias,. IO. por lo que tienen que salir del mercado. Algunos de estos factores es la falta de calidad en el. BL. producto producido.. BI. Cabezón (2014) menciona que un concepto muy importante actualmente en las industrias. a nivel mundial es la productividad. Este término se define como la relación entre la cantidad de bienes y recursos producidos (salidas) y la cantidad de recursos utilizados (insumos).. Nebrera (2013) muestra que, según estudios realizados en Estados Unidos, las empresas 17. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(34) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. industriales pierden un 20 % de sus ingresos por ventas como consecuencia de no seguir un proceso adecuado en la producción. Detalla que los productos producidos pueden tener. producto puede no cumplir con las características requeridas.. IC AS. defectos y por tanto la consecuencia es que los clientes no siempre comprarán, ya que el. Los costos de aplicados a la calidad de un producto pueden suponer un gasto para las. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. empresas o industrias que los cubren, pero si esto es bien aplicado siguiendo estándares y con personal calificado, se obtendrá productos de calidad los cuales sean competitivos y utilizados por personas y finalmente lograrán obtener productividad en sus procesos. En la tabla 2.2 se muestra la clasificación de los costos de calidad. La información de la Tabla 2.2 fue tomada de Nebrera (2013).. Tabla 2.2: Clasificación de los costos de calidad.. Costos de prevención. Costos de estimación o evaluación. Revisión de nuevos productos. Inspección en recepción y origen. Planificación de la calidad. Inspección durante el proceso. Proyectos de mejora de la calidad. Inspección final. Formación para la calidad. Fallos internos: Descubiertos antes de que el producto llegue al cliente Fallos externos: Gastos por reclamaciones, garantía. Auditorias de calidad de producto y proceso Mantenimiento y calibrado de equipos. Fuente: Elaboración propia.. BI. BL. IO. Evaluación de la calidad de los proveedores. Costo de fallos. 18. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(35) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Nebrera (2013) menciona que los fabricantes buscan diferenciarse por el precio de sus productos, pensando que el cliente compraría el más barato. La realidad es que, en la mayoría. IC AS. de casos, los clientes optan que la calidad de un producto esté relacionado al precio de éste.. También señala que la mejora de la calidad de los productos a la larga reduce su costo real; pues al aumentar la calidad del producto, su diseño y facilidad de fabricación, hace. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. que el producto es más simple de producir y se desperdicia menos materia prima. Como consecuencia de ello, los costos de fabricación bajan. Además, el utilizar personal calificado es más flexible y adaptable a las necesidades de la empresa. Esto determina una reducción en costos de producción en la empresa del orden del 20 %. Como consecuencia, se tiene una baja en los precios y por tanto aumenta las ventas.. El uso de la tecnología permite la automatización de los procesos, por ello las industrias galleteras han ido gradualmente implementando la tecnología en sus diferentes procesos con resultados favorables. Empresas importantes que han optimizado sus diversos procesos con sistemas tecnológicos de punta son Nabisco, Victoria, Alicorp, Donofrío y Kraft foods. La tecnología esta al alcance de las Empresas nacionales grandes y pequeñas.. En las industrias liberteñas, también se puede apreciar el impacto que genera el uso de. IO. la tecnología para el proceso de control de calidad. Según información proporcionada por ex. BL. trabajadores del área de calidad, en la empresa Hortifrut, una de las principales exportadoras. BI. de arándano en el norte del país, la incorporación de sistemas automatizados de riego y control, permiten detectar en tiempo real la calidad de la cosecha y verificarla al momento del empaquetamiento, seleccionando lo mejor para la exportación.. 19. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(36) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.1.2.. Métodos para el procesamiento de imágenes. 2.1.2.1.. Definición de imagen y procesamiento. Para Richardson (2003), una imagen es una función bidimensional f (x, y), donde x e. IC AS. y son las coordenadas en el plano y la amplitud f es llamada intensidad o nivel gris en ese punto. Cuando (x, y) y f son todos finitos a la función se le denomina imagen digital,. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. es decir, una imagen digital estará compuesta por un número finito de elementos llamados píxeles, cada uno de los cuales con un valor y una posición particular.. Una imagen se compone de píxeles, un píxel según (Nayid et al., 2016), es una unidad básica que permite representar un punto (p), localizado en las coordenadas r y c con información I(p) = I(r, c), sobre la intensidad del punto; la cual va desde 0 hasta L[11], usualmente un píxeles necesita 8 bits para almacenar su intensidad I(r, c), permitiendo una escala de L = 0 hasta L = 255 valores posibles de gris. La información del píxel se representa como:. P xel = [p, I(p)] = [(r, c), I(r, c)]. donde: I(r, c)0, 1, 2, ..., L. Las coordenadas r y c respectivamente, representan la fila y la coordenada donde se encuentra el elemento de la imagen. El procesamiento de imágenes trabaja principalmente. IO. con píxeles, pues al ser la unidad de medida de las imágenes, puede trabajarse con algoritmos. BL. para obtener su morfologia, color, etc.. BI. En la figura 2.6 se muestra una imagen compuesta por píxeles. 20. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(37) IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Figura 2.7: Representación en píxeles de un personaje de juego animado. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Fuente: Pixabay (2019). Según Sucar (2011) un modelo RGB se basa en los tres sensores humanos, considerando que todos los colores son una combinación de tres colores básicos o primarios: R (red), G (green), B(azul). Matemáticamente, los componentes se normalizan obteniendose:. r = R/(R+G+B).. g = G/(R+G+B). b = B/(R+G+B).. Los píxeles pueden ser blancos, negros, grises o colores. (Sucar, 2011) define al color el un fenómeno perceptual como respuesta a la vista de longitudes de onda (alfa, beta, ganma).. BI. BL. IO. Ver Figura 2.7.. Figura 2.8: Respuestas respecto a la longitud de onda a los tipos de sensores alfa, beta, gamma Fuente: Sucar (2011). 21. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(38) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Con el avance de la tecnología se ha vuelto imprescindible almacenar grandes datos de información, siendo las imágenes también parte de este almacenamiento, pues empresas en todo el mundo las utilizan ya sea como modelo de algún objeto o representación. A través de. IC AS. las imágenes podemos estudiar comportamientos o características de procesos.. Una imagen bitmap o mapa de bits está compuesta por pequeños puntos o píxeles con. imagen total.. 2.1.2.2.. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. unos valores de color y luminancia propios. Los conjuntos de estos píxeles componen la. Detección y Recorte. Para el óptimo procesamiento de las imágenes, en la investigación se diseña e implementa un algoritmo que detecte y recorte la imagen inicial obteniendo solo una en la que se muestre enteramente solo el objeto de estudio para una mejor evaluación al recorrer solo los píxeles de interés.. 2.1.2.3.. Binarización. Para Mejía (2005), la imagen binaria es aquella que puede poseer sólo dos valores de píxeles 0 ó 1. Normalmente los colores utilizados en su representación son blanco y negro. IO. (Mejía, 2005).. BL. Mejía (2005) también menciona a la binarización de imágenes es una técnica de proce-. BI. samiento que consiste en un proceso de reducción de la información de una imagen a los valores 0 (negro) y 255 (blanco). Esta técnica consiste en comparar cada pixel de la imagen con un determinado umbral, es decir, valor límite que determina si un pixel será de color blanco o negro. Los valores de la imagen que sean mayores que el umbral toman un valor. 22. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(39) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 255 (blanco), el resto de pixeles toman valor 0 (negro). De esta manera tenemos los valores de los píxeles para el procesamiento.. IC AS. La binarización global por umbral según Muriel et al. (2012) es una técnica simple y eficiente, que permite separar los pixeles de la imagen en escala de grises en dos categorías a partir de una ventana o borde umbral; en otras palabras, convertir una imagen en escala. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. de grises a otra con sólo dos niveles de tal manera que los objetos en primer plano, queden separados del fondo. Formalmente, el umbral (T) está en función de la posición P (r, c) de la vecindad N (r, c) y de la intensidad I (r, c) actual de pixel.. T = T (p(r, c)), N (r, c).I(r, c). f (x) =.   1 si f (x, y) ≥ U . 0 si f (x, y) < U. El modelo Hue Saturation Value (HSV) también llamado Hue Saturation Bright-ness (HSB) hace una transformación no lineal del modelo de color RGB, y se presenta en coordenadas cilíndricas. En el modelo HSV, Hue es el tono o matiz y se representa como un grado de ángulo cuyos valores estan entre 0 y 360 grados; Saturation es el grado de pureza. IO. o saturación de un color y esta entre 0 a 100 %, ver Figura 2.8; finalmente Value representa. BL. el brillo del color de 0 a 100 % y está dado por V = max(R,G,B) el cual representa el valor. BI. máximo de los componentes R,G,B.. 23. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(40) IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Figura 2.9: Cono de colores del modelo HSV. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Fuente: Wikipedia (2019). Figura 2.10: Binarización de imagen (a) con diferentes valores de ubrale. Fuente: Platero (2007). La razón del uso del componente V del modelo HSV, se debe a que muestra mayor. IO. contraste con el oscuro de la banda transportadora, que la imagen en grises. La Figura 2.10. BI. BL. muestra el componente V de 8 bits para la imagen del tomate.. Figura 2.11: Conversión de un tomate a escala de grises Fuente: Sonka et al. (2008). 24. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(41) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Donde T es el umbral; g(i , j) = 1 usado para los pixeles del objeto; g(i , j) = 0 para los pixeles del fondo negro.. IC AS. La Figura 2.11 muestra la imagen binaria resultado después de haber aplicado un umbral. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. de 15 al componente V de la Figura 2.9.. Figura 2.12: Binarización de un tomate Fuente: Sonka et al. (2008). 2.1.2.4.. Imágenes bimodales. Una imagen es un conjunto de puntos que se definen como píxeles. Cada uno de estos píxeles se puede representar mediante un triplete de valores RGB en el caso de una imagen en color y un solo valor si la imagen está en la escala de grises. Estos valores oscilan entre 0 y 255. Si toma todos los píxeles de una imagen y cuenta cuántos de ellos tienen el valor 0,. IO. cuántos 1, cuántos 2, y así sucesivamente ... hasta 255, obtendrá un histograma.. BL. Un histograma no es más que una forma de representar la distribución del grado de color. BI. presente en una imagen; en la figura 2.12, por ejemplo, puede ver la presencia de un máximo en el medio. Entonces, en este caso, la imagen es monomodal.. En cambio, la imagen bimodal, una vez representada en forma de histograma, presentará dos máximos separados entre ellos (modos). Graficaremos el ejemplo con la Figura 2.13.. 25. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(42) IC AS. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Figura 2.14: Histograma de una imágen bimodal Figura 2.13: Histograma de una imágen. Fuente: Elaboración propia. 2.1.2.5.. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. Fuente: Elaboración propia. Umbral. Una de las técnicas más utilizadas para el análisis de las imágenes es la del umbral , es decir, la aplicación de un umbral a lo largo de una escala particular de valores, para filtrar de alguna manera una imagen.. Una de estas técnicas es, por ejemplo, la que convierte cualquier imagen en escala de grises (o color) en una imagen totalmente en blanco y negro. A menudo, esto es muy útil para reconocer las formas regulares, la textura, los contornos dentro de una imagen, o incluso para delimitar y dividir zonas en el interior, para luego usarse de una manera diferente en el procesamiento posterior.. IO. Entonces, aplicado a un histograma, elegirá un valor en el que todos los valores subya-. BL. centes se convertirán a 0 (blanco) y todos los que se superponen a 255 (negro), al convertir. BI. una imagen a escala de grises en blanco y negro.. En OpenCV para realizar el umbral, puede usar la función cv2.threshold(). Tome el caso de la imagen de la hoja anterior. Explique que necesita reconocer la forma de la hoja, pero no puede usar un histograma. Como primer enfoque, intentará aplicar un. 26. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(43) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. umbral (un umbral) al azar, y luego, después de varios intentos, podrá encontrar un valor óptimo.. IC AS. El primer valor que definitivamente vale la pena probar es 127, que en la escala de 0-255 está perfectamente en el medio. Luego aplica este valor a la función cv2.threshold().. Binarización de Otsu. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. 2.1.2.6.. Este algoritmo permitirá obtener automáticamente el valor correcto para el umbral a elegir en una imagen bimodal, con la finalidad de obtener un proceso de binarización más eficiente y automatizado.. En OpenCV, para aplicar la binarización de Otsu se utiliza un parámetro dentro de la función cv2.threshold(), llamado cv2.THRESH_OTSY. Además, es posible ver cuál es el valor umbral óptimo encontrado por la binarización de Otsu dentro del histograma; como se puede ver en la Figura 2.14, este valor está entre los. BI. BL. IO. dos modos, pero no en el punto mínimo.. Figura 2.15: Imagen procesada con algoritmo de Otsu Fuente: Elaboración propia. 27. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(44) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.1.2.7.. Operaciones morfológicas. Para Gonzáles (2008), el objetivo de las transformaciones morfológicas es extraer las. otro conjunto conocido como elemento estructurante.. IC AS. estructuras geométricas de los conjuntos sobre los que se opera, mediante la utilización de. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. De acuerdo con Gonzáles (2008) la operación morfológica se realiza aplicando la operación de erosión seguida de una dilatación, es decir, siendo siendo A la imagen A y B el elemento estructural, la operación de apertura, denotada por A B, se interpreta como la unión de todas las traslaciones de B que encajen completamente en A.. A continuación se muestra el funcionamiento de la operación, donde en la Figura 2.15 se observa la variación de la imagen cuando se le aplicó la apertura morfológica. El objeto B es incluido dentro del objeto A.. Figura 2.16: Ilustración de la operación morfológica de apertura. IO. Fuente: Gonzáles (2008). BL. La apertura morfológica permite eliminar el ruido de la imagen que no pertenecen al objeto, tales como puntos o secciones blancas luego de un proceso de binarización, y consiste. BI. en una erosión seguida de una dilatación. Ver Figura 2.19.. El tamaño y la forma de este elemento se escoge de acuerdo a la morfología del conjunto sobre el que va a interaccionar; y de acuerdo a la extracción de formas que se desea obtener, existen diversas formas y tamaños del elemento estructurante. Desplazando el ele28. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(45) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. mento estructurante sobre la imagen, el operador analiza su posición en relación al primer plano y fondo de la misma. En la Figura 2.16 podemos ver las formas más utilizadas en el. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. IC AS. procesamiento de imágenes.. Figura 2.17: Formas básicas de las imágenes Fuente: Elaboración propia. Las formas mostradas en la Figura 2.15, son más sencillas de procesar debido a que es fácil reconocer que píxeles abarcan y la complejidad que toma para hacer el algoritmo para su análisis, guardar los píxeles en una matriz o recortar la imagen, en resumen, la complejidad computacional de su procesamiento es un tanto menor que tomaría con otro tipo de imágenes.. En la Figura 2.17 se muestran unas figuras blancas aleatorias sobre una superficie negra, también, alrededor de éstas se pueden visualizar figuras pequeñas o manchas que las rodean. A continuación se explican como funcionan los tipos de operaciones morfológicas Erosión. BI. BL. IO. y Dilatación y como trabajan sobre la imagen mencionada.. Figura 2.18: Formas blancas en un fondo negro Fuente: Gonzáles (2008). 29. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(46) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Erosión Según Gonzáles (2008), la erosión es una operación morfológica que encoge o adelgaza los objetos en una imagen binaria. Del mismo modo que en la dilatación, la forma específica. IC AS. y el alcance de este encogimiento son controlados por un elemento estructural. Si todo el elemento estructural coincide con los valores 1 de la imagen, se obtiene en la salida solo la. TE CA Y M DE AT C EM IEN ÁT CI IC AS AS FÍ S. posición del origen del elemento estructural. Esto se realiza con la intención de quitar los píxeles que no pertenecen al objeto.. El resultado de la erosión comprueba si el elemento estructurante B, no está completamente incluido dentro del conjunto X. Cuando no ocurre, el resultado de la erosión es el conjunto vacío.. E(X) = XθB = {x|Bx ⊂ X}. Platero (2007) menciona que, cuando los objetos de la escena sean menores que el elemento estructurante, estos desaparecerán. Su utilidad consiste en definir una geometría determinada al elemento estructurante y pasarlo sobre la imagen. Los objetos menores al elemento estructurante no aparecerán en la imagen resultante. Los objetos que queden de la. IO. transformación habrán sido degradados. Por lo tanto, la erosión supone una degradación de. BI. BL. la imagen. La Figura 2.18 muestra una imagen después de haber aplicado la erosión.. Figura 2.19: Imagen erosionada Fuente: Gonzáles (2008). 30. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.