Diseño y construcción de un banco de pruebas con iluminación multiespectral para el estudio del estado de maduración en aguacates
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Autores
Patiño Martínez, Víctor Alejandro
Tipo de contenido
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Inglés
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Resumen
La exportación de aguacates en Colombia ha aumentado en los últimos años. Una de las
etapas clave del proceso de producción es conocer el grado de madurez del aguacate que
se va a cosechar. Existe una correlación entre la materia seca de un aguacate y su esta-
do de maduración. Sin embargo, la estimación de la materia seca por medios físicos es un
proceso que consume mucho tiempo y conlleva grandes pérdidas. Existen varios estudios
sobre la relación entre imágenes multiespectrales de aguacates y su materia seca. Esta tesis
presenta los detalles sobre el diseño y la construcción de un sistema de imágenes multiespec-
trales basado en Leds. El diseño se dividió en tres partes principales: mecánica, hardware
electrónico y firmware. Una vez probado el sistema, se tomaron imágenes de 14 aguacates
para obtener una primera aproximación a la estimación de la materia seca, utilizando técni-
cas de uso común en reconocimiento de patrones como LDA, distancia de Mahalanobis y
mapas auto-organizativos. Nuestros mejores resultados se obtuvieron utilizando la distancia
de Mahalanobis, que da un error relativo máximo del 14,77 % (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The exportation of avocados in Colombia has increased in the last few years. One of the
key stages of the production process is to know the ripeness level of the avocado that is
going to be harvested. There is a correlation between the dry matter of an avocado and its
ripeness state. Nevertheless, dry matter estimation by physical means is a time-consuming
and wasteful process. There are several studies on the relationship between multispectral
images of avocados and their dry matter. This thesis presents the details on the design and
construction of a LED-Based Multispectral Imaging System. The design was divided into
three main parts: mechanical, electronic hardware, and firmware. Once the system was proof
tested, images were taken from 14 avocados in order to obtain a first approximation to the
estimation of the dry matter, using techniques that are commonly used in pattern recognition
such as LDA, Mahalanobis distance, and Self-organizing-maps. Our best results were achieved using the Mahalanobis distance, which gives a maximum relative error of 14.77% .
Palabras clave propuestas
Sistema de imágenes multiespectrales basado en leds; Materia seca del aguacate; Hardware electrónico; Mecánica; Firmware; Algoritmos de clasificación; LDA; S.O.M; Distancias de Mahalanobis; LED-Based multispectral imaging system; Avocado dry matter; Hardware; Mechanical; Firmware; Classification algorithms; Mahalanobis distances
Descripción
fotografías, graficas, tablas