Ryan A. León León, Eliam E. Atalaya Morales, Stefany B. Narvaez Alvarado

Memorias de la Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática: CISCI 2024, pp. 468-474 (2024); https://doi.org/10.54808/CISCI2024.01.468

Ryan A. León León
Universidad Privada del Norte, Trujillo, Perú

Eliam E. Atalaya Morales
Universidad Privada del Norte, Trujillo, Perú

Stefany B. Narvaez Alvarado
Universidad Privada del Norte, Trujillo, Perú

Cite this paper as:
León León, R. A., Atalaya Morales, E. E., Narvaez Alvarado, S. B. (2024). Desarrollo de un Software con Visión Artificial para Detectar el Defecto Físico del Grano de Café Verde. En N. Callaos, Jesús de la Fuente Arias, J. Horne, B. Sánchez, A. Tremante (Eds.), Memorias de la Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática: CISCI 2024, pp. 468-474. International Institute of Informatics and Cybernetics. https://doi.org/10.54808/CISCI2024.01.468

El café es una exportación clave para Perú, pero la presencia de defectos físicos en los granos de café verde compromete su calidad y valor comercial. Este proyecto propone desarrollar un software de visión artificial para detectar defectos en los granos de café, utilizando CNN (Redes neuronales convolucionales) y algoritmos de aprendizaje automático. Este enfoque busca automatizar y mejorarla eficiencia del proceso de inspección, reduciendo los errores manuales y garantizando la consistencia y calidad del café peruano para el mercado internacional.