Inteligencia artificial en computer visión para determinar tipo y calidad de granos de soja - Maranzana, Rodrigo (2025)
Este trabajo presenta un sistema de inteligencia artificial basado en técnicas de visión por computadora para evaluar la calidad de granos de soja, proponiendo una alternativa rápida y económica frente a los métodos manuales, al automatizar la evaluación de atributos como el tamaño, la forma, el color de los granos, la presencia de insectos y materias extrañas. Para ello, se recolectaron muestras de granos de soja sanos y dañados por diversas causas, incluyendo contaminación con materias extrañas e insectos. Se aplicaron distintas estrategias de clasificación automática de imágenes, que incluyeron modelos de Machine Learning con extracción manual de características y modelos de Deep Learning que no requieren este paso. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos de Deep Learning superan en desempeño a los de Machine Learning en la tarea de clasificación de calidad de granos de soja.