Desarrollo de un método automático para clasificar por calibre citrus aurantifolia basado en procesamiento digital de imágenes

• Autor: Melendez Elera, Julio Edgard
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/9955
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/9955
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento de imágenes; Calibre; Segmentación; Píxeles; Color RGB; Árbol de decisión; Algoritmo OTSU; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La exportación en el sector agroindustrial es una de las economías que muestra mayor crecimiento anual, por lo cual se requiere de mecanismos que ayuden a sostener dicho crecimiento en el tiempo, dentro de dichos mecanismos la innovación y uso de tecnología se presentan como alternativa. La clasificación del limón (citrus aurantifolia) por calibre (tamaño) es un paso importante en el proceso de exportación en las empresas agroindustriales. El tamaño define las condiciones de almacenamiento, traslado y al mercado que se exporta. Así mismo el tamaño define el tipo de producto aceptado, este es conocido como calibre extra, calibre primera y calibre segunda. Esta clasificación se realiza de manera manual y conlleva cierta ineficacia al realizarla, dado que pasa por cansancio y problemas de visión por parte de los trabajadores, lo que deriva a una apreciación equivocada del tamaño. En este sentido, varias técnicas de inteligencia artificial fueron desarrolladas basadas en procesamiento de imágenes, sin embargo, estos trabajos son direccionados a uso de equipos de alto costo en la implementación por lo que se requiere mecanismos que ayuden a lograr la clasificación automática y mejorar la eficiencia, con bajo costo y que sea fácil de implementar. En esta investigación se desarrolló un método automático para clasificar citrus aurantifolia. Para ello se fabricó un artefacto para adquirir las imágenes y con las cuales se construyó una base de datos con 270 imágenes digitales de citrus aurantifolia, las cuales se separaron en 3 carpetas con las imágenes correspondientes de acuerdo al calibre tomado de forma manual de cada limón. Para el procesamiento de la imagen se tomó el canal azul a partir del cual se realizó la segmentación mediante OTSU para luego obtener la región de interés mediante una operación morfológica en el cual se obtuvo el máximo número de píxeles y el mínimo número de píxeles de las imágenes de limón por cada calibre. Con esta información se construyó el árbol de decisiones del cual se basó el algoritmo de clasificación automática desarrollado. En la fase de prueba se obtuvo una precisión de 100% al clasificar citrus aurantifolia por cada calibre. Finalmente se demostró que el método es eficiente para la clasificación por calibre de citrus aurantifolia.