Control de Calidad Vitivinícola

VitiviScan

Visión computacional en tiempo real para automatizar el control de calidad de uva en bodega. Clasificación objetiva. Auditoría completa. Sin subjetividad.

Ver Demo Cómo Funciona
Scroll
±5%
Precisión máx. de error
≤200ms
Tiempo de clasificación
8hs
Operación continua
0–50%
Rango de umbral configurable
Sobre el sistema

El primer paso hacia la
bodega inteligente

VitiviScan es un sistema de escritorio basado en visión computacional que automatiza el control de calidad de uva en la línea de recepción. Reemplaza la inspección visual subjetiva por análisis algorítmico reproducible, generando trazabilidad auditable para cada decisión de descarte.

Diseñado para operarios sin formación técnica. Validado contra los estándares del INV. Construido con Python, OpenCV y CustomTkinter.

Análisis de racimo en VitiviScan Muestra real · Malbec
Racimo de uva en detalle
Del viñedo a la bodega

Cada racimo cuenta una historia. VitiviScan la lee antes de que llegue a la vasija.

Mendoza · Terroir de altura
Flujo del sistema

Tres pasos.
Un resultado objetivo.

Racimo en planta listo para captura

Captura de imagen

El sistema toma el frame de la cámara web en tiempo real mientras el racimo pasa por la cinta transportadora. Soporta carga manual de imagen para validación fuera de línea.

OpenCV · V4L2 · Threading

Detalle de uvas para análisis de daño

Análisis de daño

Los algoritmos segmentan el racimo en espacio de color HSV y LAB, identifican áreas dañadas y calculan el porcentaje de daño con precisión de ±5%.

HSV Segmentation · LAB Color · Contour Detection

Bodega y barricas, destino del racimo apto

Clasificación y reporte

Resultado en menos de 200ms: indicador visual Apto/Descartado con color diferenciado. Se registra en CSV con timestamp, umbral activo y porcentaje de daño.

CSV Export · Auditoría · Trazabilidad INV

Trazabilidad que perdura

Lo que entra a la barrica ya fue auditado. Cada decisión queda registrada, racimo por racimo.

CSV · Timestamp · Umbral · Estándar INV
Funcionalidades

Construido para
el mundo real de bodega.

RF-02 · RF-03

Motor de visión
computacional en tiempo real

Análisis frame-a-frame sobre la cinta transportadora. Umbral de tolerancia configurable de 0% a 50% mediante control deslizante, adaptable por temporada y tipo de vino sin modificar código.

Núcleo del sistema · 48 pts prioridad
Uvas bajo análisis de visión computacional HSV · LAB · Contornos en vivo
RF-04 · RF-09

Clasificación visual instantánea + alertas

Indicador prominente Apto/Descartado diseñado para lectura en menos de 2 segundos. Alerta automática si se detectan más de 3 racimos consecutivos descartados.

Usabilidad · Operario sin formación técnica
RF-07 · RF-08 · RF-10

Configuración persistente de sesión

Selección de cámara web activa, guardado del último umbral utilizado entre reinicios, y limpieza de métricas para inicio de nuevo lote con un solo clic.

Gestión de sesión · Configuración
RF-05 · RF-06

Exportación y trazabilidad auditada

Reporte CSV con timestamp, umbral activo y estado por cada análisis. Imagen JPG con overlay de zonas sanas/dañadas. Compatible con Excel y LibreOffice Calc.

Auditoría · Cumplimiento INV
RNF-04 · RNF-05

Alta disponibilidad y tolerancia a fallos

Operación continua durante un turno completo de 8 horas sin degradación. Si la cámara se desconecta, el sistema muestra error amigable sin cerrarse.

Fiabilidad · Disponibilidad
Interfaz del sistema

Así se ve
en operación real.

VitiviScan v1.0 — Sistema de Control de Calidad
Análisis en Vivo
Carga de Imagen
Historial CSV
Turno: 06:00hs
Cámara principal · ID: CAM-01 En vivo
Frame análisis #047 ✓ APTO
Daño detectado
12%
Procesados (turno)
047
Aceptados
041
Descartados
006
Configuración
Umbral de tolerancia
0% 30%
Último análisis
#04712%Apto
#04638%Descartado
#0458%Apto
#04422%Apto
#04345%Descartado
Galería

El terroir,
cuadro por cuadro.

Del surco a la barrica: las imágenes que dan contexto al ojo de VitiviScan y a cada decisión de calidad.

Viñedo al atardecer
ViñedoHilera de Malbec
Racimos en planta
RacimoEn planta
Uvas en detalle
DetalleSanidad de grano
Cosecha de uva
CosechaRecepción
Hileras de viñedo
FincaHileras de vid
Barricas en bodega
BodegaCrianza en barrica
El equipo

Desarrollado en
Mendoza, Argentina.

VC
Valentino Campos
Desarrollador Full-Stack & AI
PythonVision AIBackend
Bodega inteligente

Llevá el control de calidad de tu uva al siguiente nivel.

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