Desarrollo de una metodología para identificación de características fisicoquímicas de productos agrícolas a partir de su correlación con técnicas de visión de máquina

La ausencia de prácticas automatizadas en la cosecha y poscosecha de los productos agrícolas, tiene como consecuencias un incremento en las pérdidas y una disminución en la competitividad de los mismos. La estimación de características fisicoquímicas en los productos mediante imágenes digitales pued...

Full description

Autores:
Bonilla Gonzalez, Juan Pablo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/57884
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57884
http://bdigital.unal.edu.co/54344/
Palabra clave:
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
63 Agricultura y tecnologías relacionadas / Agriculture
Automatización
Cosecha
Inteligencia Artificial
Poscosecha
Productos Agrícolas
Visión de Máquina
Agricultural products
Artificial Intelligence
Automation
Harvest
Machine Vision
Postharvest
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:La ausencia de prácticas automatizadas en la cosecha y poscosecha de los productos agrícolas, tiene como consecuencias un incremento en las pérdidas y una disminución en la competitividad de los mismos. La estimación de características fisicoquímicas en los productos mediante imágenes digitales puede permitir mejorar procesos tales como: selección y clasificación tanto para productores como consumidores. La metodología desarrollada con este fin permite correlacionar aspectos visibles en las imágenes tales como: color, textura, tamaño y forma con parámetros fisicoquímicos medidos. Se proponen cuatro fases fundamentales: i. identificación y medición de las características, ii. procesamiento de imágenes y extracción de características, iii. estimación de las características fisicoquímicas y, finalmente, iv. validación de la correlación. Esto, permite generar sistemas de visión de máquina automáticos para estimar a futuro, dichas propiedades fisicoquímicas; mediante una técnica no destructiva y rápida. Los resultados obtenidos al aplicar la metodología para estimar algunas de las principales características fisicoquímicas en diferentes productos, son superiores al 80% en términos del coeficiente de correlación, con una disminución significativa del porcentaje de error respecto a la desviación estándar de la muestra.