Smart System for Ripeness Detection in Blackberry Fruits - Núñez-Rodríguez, Rafael Augusto; Velasco-Sánchez, Elkin Itamar; Camargo-Flórez, Karen Julieth; Rangel-Jiménez, Oscar David (Visión electrónica, 2025)
Este trabajo presenta el desarrollo de un algoritmo destinado a mejorar el proceso de clasificación de los frutos de mora, que tradicionalmente se recolectan manualmente basándose en la experiencia de los trabajadores. El algoritmo aprovecha una red neuronal convolucional VGG-16 para reconocer el nivel de madurez de los frutos de mora. Para ello, se creó un amplio conjunto de datos de imágenes para entrenar la red neuronal. La red se diseñó, entrenó y optimizó en función de parámetros de rendimiento específicos y, a continuación, se implementó en una Raspberry Pi utilizando el marco TensorFlow Lite®. Se realizaron pruebas de campo en cultivos reales de mora para evaluar el rendimiento del algoritmo, que mostró una elevada tasa de precisión del 96,66 %. Los resultados destacan el potencial del sistema propuesto para mejorar significativamente la eficiencia y la precisión del proceso de clasificación de frutas, reduciendo la dependencia de los métodos manuales y permitiendo prácticas de cosecha más consistentes.