Resumen del artículo de investigación: Diseño de un sistema automático de selección de frutos de café mediante técnicas de visión artificial de J.C. HERRERA, S.M. MEDINA, K. BELEÑO, O.E. GUALDRÓN, UIS Ingenierías, vol. 15, no. 1, PP. 7-14, Mayo.  2016.

Realizado por Farid Alexander Amaya Sanabria.

El proceso de selección del café en Colombia se hace manualmente, para esto los caficultores tienen que analizar los granos para observar si están en buen estado o si hay presencia de la plaga broca. Muchos caficultores utilizan métodos artesanales, los cuales gastan muchos recursos tanto humanos como ecológicos; por tanto, la investigación busca implementar un sistema que sirva de alternativa para la selección de los frutos del café basados en los criterios que implementan los caficultores para determinar si está en buen estado o no. Por la anterior situación, los investigadores buscan mejorar los sistemas de visión artificial para los procesos de recolección y selección de los frutos en buen estado, tomando como bases las investigaciones de los estudios de Luis Silva y Sergio Lizcano, F. Guevara y J Gómez.

Durante el proceso se implementaron 3 algoritmos diferentes para la selección del fruto, también se diseñó un sistema que por medio de los algoritmos desvía cada grano al lugar donde pertenece.  

Los investigadores diseñaron un sistema de visión artificial que puede detectar frutos de café adecuados para la producción, con el cual pretenden disminuir la fatiga en los caficultores y aumentar la productividad del procesado del café. El sistema diseñado fue basado en las características más influyentes en la calidad de los frutos de café. Se clasificaron como frutos inadecuados 5 frutos de más, que en realidad se encontraban en buen estado. Los 20 frutos restantes fueron clasificados correctamente como buenos.