Software automático de reconocimiento de patrones para la discriminación de granos de arroz pulido basado en procesamiento digital de imágenes

• Autor: Palomino Cáceres, Joel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Universidad Nacional José María Arguedas
• Repositorio: UNAJMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unajma.edu.pe:20.500.14168/181
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14168/181
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento digital de imágenes; algoritmo; segmentación

El objetivo general de la investigación es implementar un sistema capaz de determinar el número total de granos de arroz pulido en una imagen digital y discriminarlos en función a su clase (tamaño largo, mediano o corto) y tipo de defecto (grano normal, tizoso total o tizoso parcial) de manera automática utilizando procesamiento digital de imágenes. La hipótesis con la que se hizo la operacionalización de las variables fue la aplicación del software automático basado en procesamiento digital de imágenes que reduce el tiempo y margen de error en el conteo total de granos de arroz pulido y en el proceso de discriminación por su clase y tipo de defecto. En la metodología empleada según su alcance fue explicativa. Según el diseño de contrastación fue mixto, ya que en uno de los experimentos se utilizó granos de arroz pulido comerciales formados al azar, y en el otro se utilizó granos con características morfológicas especificas escogidos de manera deliberada. 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 pulido así como en la discriminación, en función a su clase y tipo de defecto; todo esto gracias a las características morfológicas capturadas a través del escáner a los granos de arroz pulido. Se concluye que la aplicación de procesamiento digital de imágenes reduce el ruido en las imágenes digitales. El algoritmo desarrollado resalta las características morfológicas de los granos y facilita la obtención de información para su posterior interpretación. Los resultados obtenidos por el software en la reducción del tiempo y margen de error muestran una ventaja significativa frente al método convencional.