Clasificador automático de la calidad de granos de arroz para dispositivos móviles

Autores
Ventre, Federico; Sampallo, Guillermo Manuel; Acosta, Cristian; González Thomas, Arturo; Cleva, Mario Sergio
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema experto de visión por computadora para clasificar la calidad de granos de arroz empleando un dispositivo móvil. En una primera etapa, empleando la cámara digital del dispositivo móvil, con la resolución apropiada adquirirá una imagen color de una muestra de granos de arroz en condiciones de iluminación y distancia controlada. Se implementará una aplicación restringida considerando solo aspectos morfológicos de los granos (contorno, largo, ancho, área, factor de forma) y el empleo de un clasificador por reglas para determinar la calidad. En la segunda etapa se perfeccionará el sistema, ampliando su capacidad de análisis al aspecto superficial y color de los granos. Para ello, se implementarán algoritmos que aplicados a la imagen sean capaces de evaluar el aspecto superficial, color y manchas en cada grano. Estos cálculos, en general, son intensivos y se buscará las condiciones óptimas para hacerlos más eficientes y rápidos. El sistema permitirá cumplimentar en forma objetiva con las exigencias actuales por parte de los consumidores y con estándares de calidad internacionales que son cada vez más estrictos.
Fil: Ventre, Federico. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada a las TIC; Argentina
Fil: Sampallo, Guillermo Manuel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada a las TIC; Argentina
Fil: Acosta, Cristian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada a las TIC; Argentina
Fil: González Thomas, Arturo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada a las TIC; Argentina
Fil: Cleva, Mario Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada a las TIC; Argentina
Peer Reviewed
Materia
visión por computadora
dispositivo móvil
segmentación
descriptores
calidad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/1419
Acceder
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