Implementación de un sistema de análisis de cortes vacunos basado en redes neuronales

Autores
Bussi, Ulises; Mazzarello, Giselle; Ochoa, Marta; Sanfilippo, Fabián; Oliva, Damián
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los sistemas de visión por ordenador permiten automatizar procesos de medición relacionados con la industria alimentaria, asistiendo a los operadores humanos en tareas supervisión comunmente tediosas y realizando clasificaciones objetivas. En este trabajo describimos el desarrollo de un sistema de visión artificial para la clasificación de tejidos en cortes vacunos en condiciones de una línea de producción. El sistema utiliza redes neuronales multicapas que aprenden, a través del entrenamiento supervisado por un experto, a clasificar cada pixel de la imagen del corte vacuno en seis categorías de interés: fondo, bandeja, sombra, carne con coloración deseada, carne con coloración no deseada y grasa. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad del sistema propuesto. Predice las clases de interés con un 2% de error para los cortes de Nalga y Bife de Chorizo. Además, el sistema puede cuantificar el deterioro en la coloración musculo en función del tiempo.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
Materia
Ciencias Informáticas
Neural nets
visión artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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