Utilización de técnicas de visión artificial para la detección automática de defectos externos del mango

• Autores: Lucero Carrillo, Erick David, Saldaña Saldaña, Heiner Anibal
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/162
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/162
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Visión Artificial; Procesamiento de Imágenes; Descriptores de forma; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La evaluación del estado de los mangos se hace generalmente con la visión humana, hecho por los mismos trabajadores basados en la experiencia, lo cual puede ser susceptible a errores. Las dificultades que se presentan el proceso de evaluación del estado de los mangos, crean la necesidad de la búsqueda de automatizar estos procesos. La presente investigación se centra en detectar e identificar automáticamente los defectos externos del mango usando descriptores color y textura en imágenes de mangos. Luego de la adquisición de imágenes de un repositorio de datos, estas son sometidas a un proceso de segmentación utilizando el método de Otsu. A las imágenes resultantes se aplicaron los descriptores de Histogramas de color y Gray-Level co-occurrence matrix, para la extracción de características de color y textura. Finalmente, se implementaron los clasificadores 1-NN y Red neuronal, que usando las características extraídas, permiten inferir en el tipo de clasificación de mangos que presente en cada imagen analizada.