Extracción de características de asimetría, borde, color y diámetro en epidermis vegetales para la clasificación de tubérculos
DOI:
https://doi.org/10.26507/paper.4748Palabras clave:
visión por computadora, procesamiento de imágenes, clasificación de tubérculos, aprendizaje automático, características ABCDResumen
El presente trabajo propone una metodología para la extracción de características visuales en puntos presentes sobre la epidermis de tubérculos, específicamente en papas, con el fin de clasificarlos en función de cuatro descriptores: Asimetría, Borde, Color y Diámetro (ABCD). El proceso inicia con la captura de imágenes de alta resolución, seguido de una etapa de preprocesamiento que incluye la extracción de fondo y la aplicación de filtros binarios para aislar los puntos de interés. A partir de las imágenes segmentadas, se construye una base de datos con los valores numéricos de cada descriptor, permitiendo su posterior análisis y clasificación. Esta metodología sienta las bases para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que podrán automatizar la detección y clasificación de estos puntos, contribuyendo así al control de calidad y diagnóstico visual en productos agrícolas.
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