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...
- 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
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- openAccess
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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. |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prieto Ortiz, Flavio AugustoPérez Rodríguez, Claudia Patricia (Thesis advisor)5276f2b9-1e6a-46e3-8856-58b69c105d76-1Bonilla Gonzalez, Juan Pablo7f2b38b7-6ccc-4b21-8610-d9d68fda247b3002019-07-02T13:21:57Z2019-07-02T13:21:57Z2016-09-27https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57884http://bdigital.unal.edu.co/54344/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.Abstract. The absence of automation technologies for harvest and postharvest practices on agricultural products, has as a consequence an increase in losses and a decline in the competitiveness of the same. The estimation of physicochemical characteristics in agricultural products using digital images can allow improving processes such as selection and classification for both: producers and consumers. The methodology developed for this purpose enables correlate aspects in visible images such as color, texture, size and shape with measured physicochemical parameters. Four stages was proposed: i. identification and measurement of the characteristics, ii. image processing and feature extraction, iii. physicochemical characteristics estimation and iv. validation of the correlation. By following these steps is possible to construct machine vision systems for future automatic estimations of these physicochemical properties; with a nondestructive and rapid technique. The results obtained by applying of these methodology to estimate some of the main physicochemical characteristics in different products, are over 80% in terms of the correlation coefficient with a significant decrease of the rate error relative to the standard deviation of the sample set.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaBonilla Gonzalez, Juan Pablo (2016) Desarrollo de una metodología para identificación de características fisicoquímicas de productos agrícolas a partir de su correlación con técnicas de visión de máquina. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering63 Agricultura y tecnologías relacionadas / AgricultureAutomatizaciónCosechaInteligencia ArtificialPoscosechaProductos AgrícolasVisión de MáquinaAgricultural productsArtificial IntelligenceAutomationHarvestMachine VisionPostharvestDesarrollo de una metodología para identificación de características fisicoquímicas de productos agrícolas a partir de su correlación con técnicas de visión de máquinaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1032439824.2016.pdfapplication/pdf13491098https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/57884/1/1032439824.2016.pdf98ab48a8fcc103eaae3a185a834aabffMD51THUMBNAIL1032439824.2016.pdf.jpg1032439824.2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5163https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/57884/2/1032439824.2016.pdf.jpgb92a17f4ec1f7acc29595d8e1130b2e2MD52unal/57884oai:repositorio.unal.edu.co:unal/578842023-03-24 23:06:44.999Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |