Desarrollo de una metodología para identificación de características fisicoquímicas de productos agrícolas a partir de su correlación con técnicas de visión de máquina

Abstract

La ausencia de prácticas automatizadas en la cosecha y poscosecha de los productos agrícolas, tiene como consecuencias un incremento en las pérdidas y una disminución en la competitividad de los mismos. La estimación de características fisicoquímicas en los productos mediante imágenes digitales puede permitir mejorar procesos tales como: selección y clasificación tanto para productores como consumidores. La metodología desarrollada con este fin permite correlacionar aspectos visibles en las imágenes tales como: color, textura, tamaño y forma con parámetros fisicoquímicos medidos. Se proponen cuatro fases fundamentales: i. identificación y medición de las características, ii. procesamiento de imágenes y extracción de características, iii. estimación de las características fisicoquímicas y, finalmente, iv. validación de la correlación. Esto, permite generar sistemas de visión de máquina automáticos para estimar a futuro, dichas propiedades fisicoquímicas; mediante una técnica no destructiva y rápida. Los resultados obtenidos al aplicar la metodología para estimar algunas de las principales características fisicoquímicas en diferentes productos, son superiores al 80% en términos del coeficiente de correlación, con una disminución significativa del porcentaje de error respecto a la desviación estándar de la muestra.

Abstract. The absence of automation technologies for harvest and postharvest practices on agricultural products, has as a consequence an increase in losses and a decline in the competitiveness of the same. The estimation of physicochemical characteristics in agricultural products using digital images can allow improving processes such as selection and classification for both: producers and consumers. The methodology developed for this purpose enables correlate aspects in visible images such as color, texture, size and shape with measured physicochemical parameters. Four stages was proposed: i. identification and measurement of the characteristics, ii. image processing and feature extraction, iii. physicochemical characteristics estimation and iv. validation of the correlation. By following these steps is possible to construct machine vision systems for future automatic estimations of these physicochemical properties; with a nondestructive and rapid technique. The results obtained by applying of these methodology to estimate some of the main physicochemical characteristics in different products, are over 80% in terms of the correlation coefficient with a significant decrease of the rate error relative to the standard deviation of the sample set.