El presente proyecto trata del desarrollo e implementación de un sistema de procesamiento de imágenes de alta velocidad para clasificar papa andina, de acuerdo a su calidad, utilizando aprendizaje para la adaptación del sistema a nuevas variedades de papa y mejorar la exactitud del procesamiento de imágenes. Se utilizarán redes neuronales para clasificar la papa por tamaño, forma, defectos y enfermedades. El sistema será de fácil entrenamiento, con un especialista en papas y no en informática, electrónica o mecatrónica. Esta forma de aprendizaje automático permitirá, incluso, ir mejorándolo cuando el sistema esté en operación. El sistema constará de lo siguiente: 1) un sistema mecatrónico de alta velocidad de toma de imágenes de la papa por caída libre o vuelo, 2) un sistema mecánico que a la salida del subsistema 1 desvíe la papa a compartimentos de acuerdo a su clasificación, 3) un sistema de procesamiento de las imágenes de alta velocidad que clasifique la papa por calidades, y 4) un sistema HMI para la interacción del entrenador y el sistema de entrenamiento.

En el Gran Mercado Mayorista de Lima Metropolitana, según el Ministerio de Agricultura y Riego del Perú (2017), se comercializaron 540 mil toneladas de papa el 2016. Las de mayor consumo fueron las papas blancas (81 %) con las variedades Canchán, Yungay, Perricholi, Única, Andina, Serranita, entre otros; en segundo lugar, las papas de color (12 %) que comprenden principalmente las variedades Huayro, Camotillo; y, en tercer lugar, se encuentras las papas amarillas (7 %), entre ellas, las variedades Peruanita y Tumbay. Por lo general, las variedades de textura blanca son las de menor precio; mientras que la de textura amarilla son las más caras, ya que son papas nativas. El precio mayorista de las papas de textura de color usualmente tiene precios menores a las papas amarillas, pero bastantes más altas que las de textura blanca.

En los supermercados de Lima, generalmente, se comercializan las siguientes variedades: papa blanca Yungay, Canchán, Perricholi; papa de color Huayro y Negra (Mariva); y papa amarilla Tumbay, Huamantanga y Peruanita. La enorme cantidad de papa comercializada requiere de métodos eficientes para su clasificación para obtener productos de calidad de manera rápida y bajo costo de clasificación, para de tal manera llegar a un público más selecto, lo que repercutiría en mejores precios de venta e incremento de la posibilidad de exportación. Debido a que las papas de color y amarilla son muy apreciadas, una correcta clasificación brindaría mejores condiciones para conquistar nuevos mercados.

La baja especialización de los productores en clasificación de papa y la gran cantidad de tiempo que llevaría una clasificación manual de la papa, ha hecho que las papas se vendan con una mínima clasificación. Si bien se tienen desarrollos de sistemas automáticos basados en visión artificial para realizar la selección de productos agrícolas, estos sistemas no son adaptables, es decir, no cuentan con un subsistema que les permita aprender a clasificar nuevas variedades de productos agrícolas de manera semiautomática sin la necesidad de un experto en procesamiento de imágenes. Por lo tanto, es necesario un sistema de clasificación adaptable, debido a la gran cantidad de variedades de papa que se comercializan en el Perú. Asimismo, un sistema adaptable también permitiría perfeccionar el sistema de clasificación durante la producción. Finalmente, es necesario resaltar que el sistema de clasificación debe ser de alta velocidad para disminuir los costos de producción y atender la gran cantidad de papa que se comercializa.

Las clasificaciones de productos agrícolas son de gran importancia para mejorar la calidad de los productos y así tener mejores ingresos por parte de los agricultores. La papa es uno de los productos que mejora su precio con la clasificación. Por ejemplo, basado en un sondeo previo, se obtuvo que una papa clasificada y embolsada puede llegar a costar hasta el triple con respecto a un producto sin seleccionar; y una papa lavada con mediana selección por calidad (como se venden en los supermercados), pero sin selección por tamaño, puede llegar a costar aproximadamente un 30% más. Así, con el desarrollo del sistema de visión artificial para clasificación de papa andina, se busca contribuir al desarrollo de tecnologías en el campo de la agricultura, específicamente para mejorar la calidad de los productos. Además, con los resultados se contribuirá al sector académico con el aporte de nuevos conocimientos en estas tecnologías, las cuales servirán de base para el desarrollo de otros sistemas similares para diversos campos de estudio. Los sectores en los que este tipo de tecnología se puede aplicar son varios, por ejemplo, en el sector industrial, las papas se clasificarían antes de procesarlas como papas fritas; en el sector de producción de papas, se clasificarían por tamaños, formas y calidad, para de esta manera obtener mejores precios, además, la clasificación de papa para semillas también ayudará a este sector a mejorar sus productos; y en el sector de producción agrícola con la clasificación de otros tipos de productos como frutas.

Modalidad de proyecto: Proyecto de investigación multidisciplinario

Son propuestas de investigación aplicada o desarrollo tecnológico con objetivos y actividades multidisciplinarias. Participan, por lo menos, dos grupos de investigación de diversas disciplinas, ya sea de la misma o diferente entidad.

Los proyectos deben ser presentados de manera asociativa (con una o más entidades asociadas).

La conformación mínima es la siguiente:

• Un investigador principal
• Dos coinvestigadores (uno por cada grupo de investigación)
• Dos tesistas de posgrado
• Un gestor tecnológico
• Un coordinador administrativo

Nota: se debe contar con la participación de, por lo menos, un investigador de una institución proveniente de alguna región del interior del país.

Tipo de proyecto: Investigación aplicada

Subsector: Agroindustria y elaboración de alimentos

Sector: Estratégico

Lugar de ejecución del proyecto: Lima

Fecha de inicio: 03/12/2018

Fecha de cierre: 03/12/2021

Plazo de ejecución (meses): 36

Objetivo principal

Desarrollar un sistema de clasificación de papa andina por visión artificial adaptable y de alta velocidad.

Objetivo específico 1

Desarrollar e implementar los algoritmos de procesamiento de imágenes.

Objetivo específico 2

Diseñar e implementar el sistema mecánico del clasificador automático.

Objetivo específico 3

Diseñar e implementar el hardware y software del sistema de clasificación y control.

Objetivo específico 4

Validar el aprendizaje en el sistema de clasificación de papa andina.

Institución responsable del proyecto

Pontificia Universidad Católica del Perú

RUC: 20155945860

Tipo de entidad: Universidades que se encuentren licenciadas o en proceso de licenciamiento por la SUNEDU

Régimen: Privado

Tipo de organización: Sin fines de lucro

Departamento: Lima

Provincia: Lima

Distrito: San Miguel

Dependencia:s: Laboratorio de Control Avanzado, Grupo de Investigación de Metodologías Aplicadas al Control Ambiental y Eficiencia Energética (GICA)

Institución asociada

Centro de Tecnologías de la Información para el Agro S.A.C.

RUC: 20601808529

Tipo de entidad: Centros de Innovación Productiva y Transferencia Tecnológica (CITEs) públicos o privados.

Régimen: Privado

País: Perú

Departamento: Ancash

Provincia: Huaraz

Distrito: Huaraz

Investigador principal

Nombres: Celso

Apellido paterno: De la Cruz

Apellido materno: Casaño

Grado académico: Doctorado

Nombre del grado académico: Ingeniero Mecánico

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Dependencia: Laboratorio de Control Avanzado

Coinvestigadores

Nombres: Freddy Jesús

Apellido paterno: Rojas

Apellido materno: Chávez

Grado académico: Magister

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Dependencia: Grupo de Investigación de Metodologías Aplicadas al Control Ambiental y Eficiencia Energética (GICA))

Nombres: Miguel Ángel

Apellido paterno: Cataño

Apellido materno: Sánchez

Grado académico: Magister

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Dependencia: Laboratorio de Control Avanzado

Nombres: Vladimir Alex

Apellido paterno: Cáceres

Apellido materno: Salazar

Grado académico: Doctorado

Entidad: Centro de Tecnologías de la Información para el Agro S.A.C.

Dependencia: Laboratorio de I+D+i de CETIAGRO S.A.C.

Tesistas

Nombres: Tesista no identificado 1

Apellido paterno: –

Apellido materno: –

Tipo de tesis: Maestría

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Nombres: Tesista no identificado 2

Apellido paterno: –

Apellido materno: –

Tipo de tesis: Maestría

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Gestor tecnológico

Nombres: Lizeth

Apellido paterno: López

Apellido materno: –

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Coordinador administrativo

Nombres: Janet Marisol

Apellido paterno: Gonzáles

Apellido materno: Ramos

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Técnico

Nombres: Técnico no identificado 1

Apellidos: –

Entidad: Pontificia Universidad Católica del Perú

Rubros financiables

• Recursos humanos (hasta 50% del monto financiado)

1. Incentivo monetario para el investigador principal y coinvestigadores: no debe sobrepasar el máximo de S/ 2,000 mensuales por investigador.
2. Pago a los tesistas: no debe sobrepasar el máximo de S/ 1,500 mensuales por tesista.
3. Pago al personal técnico o asistente de investigación: no debe sobrepasar el máximo de S/ 1,000 mensuales por técnico.
4. Honorarios o incentivos para un gestor tecnológico: no debe de sobrepasar el máximo de S/. 1,500 mensuales.

• Equipos y bienes duraderos (hasta 20% del monto financiado)

Corresponde a la adquisición de equipos menores para el proyecto de investigación.

• Materiales e insumos

1. Materiales, insumos, reactivos, accesorios, componentes electrónicos o mecánicos, bienes no inventariables.
2. Material bibliográfico, tales como manuales, bases de datos, libros especializados, otros, y/o suscripciones a redes de información (en físico o electrónico).
3. Software especializado para el desarrollo de los proyectos de investigación.

• Viajes

Corresponde a los gastos de viajes relacionados a actividades propias del proyecto de investigación.

Los gastos que aplican para este rubro son los siguientes:

1. Pasajes: terrestres, aéreos, nacionales e internacionales, en clase económica.
2. Viáticos: comprenden los gastos por concepto de alimentación, hospedaje y movilidad (hacia y desde el lugar de embarque), así como el desplazamiento en el lugar donde se realizan las actividades. El concepto de viáticos es aplicable para estancias cuya duración sea menor a los quince (15) días calendario, considerando los topes máximos diarios detallados en el Anexo 2.
3. Manutención: comprenden los gastos de alojamiento, alimentación y movilidad local durante su permanencia en el lugar sede del objeto del beneficio otorgado, o desplazamientos relacionados con el mismo. El concepto de manutención es aplicable siempre que se trate de una estancia cuya duración sea mayor o igual a quince (15) días calendario, considerando los topes máximos diarios detallados en la convocatoria.
4. Seguro de viaje: el seguro es de carácter obligatorio y su valor debe estar de acuerdo al precio de mercado. La cobertura típicamente incluye gastos médicos de emergencia, muerte accidental, invalidez e imprevistos logísticos durante el viaje (retraso de vuelos, demora o pérdida de equipaje, robos, etc.). El precio del seguro puede variar en función a la edad, duración del viaje y el destino. Se puede financiar hasta un máximo de S/ 2,000.

• Servicios de no consultoría.

Corresponde a los gastos de contratación de personas naturales o jurídicas para la ejecución de actividades de índole técnica especializada, consideradas como críticas para lograr el buen resultado del proyecto de investigación: servicios de laboratorio, colección de datos, procesamiento de muestras, análisis y diseño.

• Otros servicios

Corresponde a los gastos de contratación de personas naturales o jurídicas para la ejecución de actividades complementarias del proyecto de investigación, tales como:

1. Actividades de difusión:

1. Gastos de organización de taller de cierre del proyecto.
2. Costo de publicación de artículos en revistas indizadas.

• Costo de inscripción para participar en eventos o para discutir los resultados con personal interesado o calificado.

1. Actividades complementarias de la investigación:

1. Gastos de importación y desaduanaje de materiales, insumos o equipos relacionados al proyecto de investigación que se adquieran en el extranjero.
2. Gastos relacionados a la obtención del título o grado.

• Gastos relacionados a la solicitud de patentes.

1. Gastos de mantenimiento correctivo para los equipos adquiridos u otro equipo de laboratorio que deba usarse en el proyecto.

• Gastos de gestión (hasta 10% del monto financiado)

Corresponde al incentivo monetario para el coordinador administrativo, útiles de oficina y servicios de imprenta.