Clasificación automática de tipos de semilla de quinua a través de descriptores de color
Descripción del Articulo
Los agricultores de quinua para obtener cosechas optimas deben seleccionar de manera adecuada sus semillas a cultivar sin que se mezclen con otras variedades. La investigación actual se centra en la clasificación automática de tres tipos de semillas de quinua (Sacaca, Pasankalla y Salcedo) utilizand...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Señor de Sipan |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Señor de Sipán |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.uss.edu.pe:article/718 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.uss.edu.pe/index.php/ING/article/view/718 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Clasificación de semillas Chenopodium quinoa descriptores de color |
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Clasificación automática de tipos de semilla de quinua a través de descriptores de colorMontalvo Samame, John C.Tuesta Monteza, Victor A.Tuesta Monteza, Victor A.Arcila Diaz, Juan C.Arcila Diaz, Juan C.Mejia Cabrera, Heber I.Mejia Cabrera, Heber I.Clasificación de semillasChenopodium quinoadescriptores de colorLos agricultores de quinua para obtener cosechas optimas deben seleccionar de manera adecuada sus semillas a cultivar sin que se mezclen con otras variedades. La investigación actual se centra en la clasificación automática de tres tipos de semillas de quinua (Sacaca, Pasankalla y Salcedo) utilizando descriptores de color. Después de la adquisición de imágenes de semilla de quinua, se les asigna el filtro Gaussianblur para corregir y cuantificar el color en las imágenes permitiendo resaltar las diferencias entre las características de cada tipo de semilla de quinua. Las imágenes suavizadas se asignan al proceso de segmentación utilizando el método de Otsu para extraer después las características y realizar el entrenamiento de los clasificadores. Para realizar la clasificación de las semillas de quinua se utilizó SVM mediante el análisis lineal pixel a pixel. Los resultados de ensayo demuestran que el procedimiento de desarrollo tiene una alta precisión.FACULTAD DE INGENIERÍA, ARQUITECTURA Y URBANISMO2018-01-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAplicada, Cuasi-Experimentalapplication/pdfaudio/mpeghttps://revistas.uss.edu.pe/index.php/ING/article/view/71810.26495/icti.v4i2.718INGENIERÍA: Ciencia, Tecnología e Innovación; Vol. 4 No. 2 (2017): VOL.4 / N° 2INGENIERÍA: Ciencia, Tecnología e Innovación; Vol. 4 Núm. 2 (2017): VOL.4 / N° 22313-192610.26495/icti.v4i2reponame:Revistas - Universidad Señor de Sipáninstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSspahttps://revistas.uss.edu.pe/index.php/ING/article/view/718/655https://revistas.uss.edu.pe/index.php/ING/article/view/718/1561info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.uss.edu.pe:article/7182024-12-02T20:29:43Z |
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Los agricultores de quinua para obtener cosechas optimas deben seleccionar de manera adecuada sus semillas a cultivar sin que se mezclen con otras variedades. La investigación actual se centra en la clasificación automática de tres tipos de semillas de quinua (Sacaca, Pasankalla y Salcedo) utilizando descriptores de color. Después de la adquisición de imágenes de semilla de quinua, se les asigna el filtro Gaussianblur para corregir y cuantificar el color en las imágenes permitiendo resaltar las diferencias entre las características de cada tipo de semilla de quinua. Las imágenes suavizadas se asignan al proceso de segmentación utilizando el método de Otsu para extraer después las características y realizar el entrenamiento de los clasificadores. Para realizar la clasificación de las semillas de quinua se utilizó SVM mediante el análisis lineal pixel a pixel. Los resultados de ensayo demuestran que el procedimiento de desarrollo tiene una alta precisión. |
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