Determinación de la Calidad de Granos de Arroz Pulido Utilizando Algoritmos de Procesamiento Digital de Imágenes

• Autores: De la Cruz Morales, Yvan Guillermo, Tinoco Yamunaqué, Julio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
• Repositorio: UNPRG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/7990
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12893/7990
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Visión por Computadora; Grano de arroz; Calidad de arroz; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00

El presente trabajo tiene como objetivo principal determinar la calidad de granos de arroz pulido a través de un algoritmo que detectó los granos de arroz en una imagen digital, donde se clasifico según su clase como tamaño pequeño, mediano y largo, así como el tipo de defecto del grano de arroz como normal, tizoso parcial o tizoso total; para ello se utilizaran técnicas de procesamiento digital de imágenes tales como filtros suavizantes, binarización, segmentación, etiquetado y el uso de operadores morfológicos, cambios a otros espacios de color entre otras. El estudio de la investigación se basó en un programa realizado con MATLAB que permitió comprobar la eficiencia de los algoritmos realizados para la verificación en la reducción de tiempo de contabilización de granos de arroz y el proceso de discriminación según su clase y tipo de defecto. Los resultados que se obtuvieron luego del experimento mostraron una reducción significativa del tiempo y del margen de error en el conteo de granos de arroz así como en la discriminación, en función a su clase y tipo de defecto; todo esto gracias a las características morfológicas de los granos de arroz. Finalmente se concluye que a través de los algoritmos de procesamiento digital de imágenes permitió reducir el ruido de las imágenes, además resaltó las características morfológicas de los granos facilitando la obtención de información para su interpretación, además permitió reducir el tiempo y el margen de error frente a los métodos tradicionales empleados en la selección de granos de arroz.