Predicción del estado de madurez del tomate (Solanum lycopersicum) mediante un prototipo robot

Descripción del Articulo

El color es uno de los principales atributos que se tiene en cuenta a la hora de adquirir un determinando alimento, esto debido a que es un aspecto fundamental para diferenciar frutos, determinar vida útil y poder establecer posteriores tratamientos. El presente estudio consistió en predecir el esta...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Olivera Pérez, Darwin Jhefferson
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
Repositorio:UNTRM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.untrm.edu.pe:20.500.14077/1789
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14077/1789
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Procesamiento de imágenes
Color
Visión artificial
Estado de madurez
Descripción
Sumario:El color es uno de los principales atributos que se tiene en cuenta a la hora de adquirir un determinando alimento, esto debido a que es un aspecto fundamental para diferenciar frutos, determinar vida útil y poder establecer posteriores tratamientos. El presente estudio consistió en predecir el estado de madurez del tomate mediante un prototipo robot, implementado con un sistema de visión por captura de imágenes. La predicción del estado de madurez se realizó en función del color de la fruta, para lo cual se implementó un algoritmo en el software matemático Matlab R2017a. Para ello se midió el color en el sistema CIE-L*a*b*, para el análisis de datos se realizó mediante una correlación lineal simple, basado en criterios de inspección visual de los resultados obtenidos de forma cualitativa. Se obtuvo un prototipo robot que proporciona el estado de madurez del tomate, además se desarrolló una interfaz gráfica para el análisis de estas imágenes obteniendo un grado de predicción del 95%. Este trabajo se presenta como una alternativa tecnológica para el monitoreo automatizado de la madurez del tomate en campo de tal manera de tener una ventaja sobre los sistemas tradicionales existentes.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).