Abstract The orange processing industry has grown vertiginously around the world recently once that orange derived products are embedded in a profitable market that constitutes a substantial part of the economy in many countries. Normally, orange classification in industries still is performed manually or using expensive technologies. Recent researches aimed to develop systems capable of executing this task considering elements of artificial intelligence to find ways of automating this process. This work aims to present the development of a low-cost oranges classification system through image processing and artificial neural networks concepts for classification and prediction of their main characteristics. Therefore, a systematic photographic and methodological procedure was applied for image processing and implementation of Hopfield recurrent artificial neural networks creating a trustworthy selection system. The results obtained achieved an acceptable average percentage of 85% for correct answers considering both criteria of quality and size, which means that the implemented system reaches similar or better results when compared to methods proposed in similar works. Additionally, an economic analysis indicated a favorable payback between 3 and 5 months, attesting the feasibility of its implementation. Overall, this work ensures an effective orange selection system with minimal human contact and low-cost for the orange industry.

中文翻译：

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使用 hopfield 网络开发用于橙子选择的低成本数字图像处理系统

摘要 橙子加工行业最近在世界范围内迅速增长，一旦橙子衍生产品嵌入了一个有利可图的市场，该市场构成了许多国家经济的重要组成部分。通常，工业中的橙色分类仍然是手动或使用昂贵的技术进行的。最近的研究旨在开发能够执行此任务的系统，考虑人工智能的元素，以找到使此过程自动化的方法。这项工作旨在通过图像处理和人工神经网络概念来介绍低成本橙子分类系统的开发，以对其主要特征进行分类和预测。所以，系统的摄影和方法程序被应用于图像处理和 Hopfield 循环人工神经网络的实现，从而创建了一个值得信赖的选择系统。考虑到质量和大小标准，获得的结果达到了可接受的正确答案平均百分比 85%，这意味着与类似工作中提出的方法相比，所实施的系统达到了相似或更好的结果。此外，经济分析表明在 3 到 5 个月内可收回投资，证明其实施的可行性。总的来说，这项工作确保了一个有效的橙子选择系统，为橙子产业提供了最少的人工接触和低成本。考虑到质量和大小标准，获得的结果达到了可接受的正确答案平均百分比 85%，这意味着与类似工作中提出的方法相比，所实施的系统达到了相似或更好的结果。此外，经济分析表明在 3 到 5 个月内可收回投资，证明其实施的可行性。总的来说，这项工作确保了一个有效的橙子选择系统，为橙子产业提供了最少的人工接触和低成本。考虑到质量和大小标准，获得的结果达到了可接受的正确答案平均百分比 85%，这意味着与类似工作中提出的方法相比，所实施的系统达到了相似或更好的结果。此外，经济分析表明在 3 到 5 个月内可收回投资，证明其实施的可行性。总的来说，这项工作确保了一个有效的橙子选择系统，为橙子产业提供了最少的人工接触和低成本。证明其实施的可行性。总的来说，这项工作确保了一个有效的橙子选择系统，为橙子产业提供了最少的人工接触和低成本。证明其实施的可行性。总的来说，这项工作确保了一个有效的橙子选择系统，为橙子产业提供了最少的人工接触和低成本。