Estimación automatizada del peso y calibre de aceitunas mediante análisis de imagen
- Juan M. Ponce 1
- Arturo Aquino 1
- Francisca Segura 1
- Borja Millán 1
- J. M. Andújar 1
-
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Universidad de Huelva
info
- Inés Tejado Balsera (coord.)
- Emiliano Pérez Hernández (coord.)
- Antonio José Calderón Godoy (coord.)
- Isaías González Pérez (coord.)
- Pilar Merchán García (coord.)
- Jesús Lozano Rogado (coord.)
- Santiago Salamanca Miño (coord.)
- Blas M. Vinagre Jara (coord.)
Editorial: Universidad de Extremadura
ISBN: 978-84-9749-756-5, 978-84-09-04460-3
Año de publicación: 2018
Páginas: 958-966
Congreso: Jornadas de Automática (39. 2018. Badajoz)
Tipo: Aportación congreso
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El calibrado y selección de productos agrícolas es una actividad de gran relevancia dentro de la industria agroalimentaria. Este estudio, centrado en el sector del olivo, presenta una solución basada en análisis de imagen que permite la estimación automática y no invasiva del peso y calibre (ejes de simetría mayor y menor) de un conjunto de aceitunas, a partir de una serie de fotografías de las mismas. Utilizando dos variedades distintas de aceituna (Arbequina y Picual), se ha desarrollado un algoritmo de segmentación, a partir del cual se extrae la información necesaria para computar modelos de estimación para cada uno de los parámetros considerados. Una vez aplicados dichos modelos sobre los correspondientes conjuntos de validación, se ha podido comprobar, a través del cálculo de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) cometido, la eficacia del método propuesto y su validez como base para el desarrollo de un sistema de calibrado de aceitunas de bajo coste basado en visión artificial.