Sistema de visión artificial para la clasificación de Uchuva basado en forma y color

• Botello Plata, Aslin ^[1] ; Illidge Araujo, Stanley ^[1]
  1. [1] Universidad de La Guajira

     Universidad de La Guajira

     Colombia

     
• Localización: Ciencia e Ingeniería: Revista de investigación interdisciplinar en biodiversidad y desarrollo sostenible, ciencia, tecnología e innovación y procesos productivos industriales, ISSN 2389-9484, Vol. 6, Nº. 1, 2019 (Ejemplar dedicado a: Ciencia e Ingeniería - ISSN 2389-9484 (enero-junio); e073)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial vision system for Classification of Cape Gooseberry based on shape and color
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• Resumen
  • español

    El propósito de esta investigación es diseñar un sistema para la clasificación de uchuvas basado en su forma y color, utilizando la visión artificial, las redes neuronales y el procesamiento de imágenes, como medios para alcanzar dicho objetivo. Es una investigación de tipo proyectiva, a su vez su método es descriptivo y por su fuente es documental. El software de tratamiento de imágenes y la red neuronal del sistema está desarrollado en el ambiente de programación Matlab, el algoritmo utiliza los principios de procesamiento de imágenes para recortar, segmentar, eliminar el fondo y filtrar la foto, para finalmente alimentar la red neuronal ART y proceder con el reconocimiento de las características del fruto.

  • English

    The purpose of this research is to design a system for the classification of cape gooseberries based on their shape and color, using artificial vision, neural networks and image processing, as means to achieve this objective. It is a projective type of research, in turn its method is descriptive and its source is documentary. The image processing software and the neural network of the system is developed in the Matlab programming environment, the algorithm uses the principles of image processing to crop, segment, eliminate the background and filter the photo, to finally feed the ART neural network and proceed with the recognition of the characteristics of the fruit.