Abstract
Artificial vision system based on convolutional neural networks for the selection of blueberries according to export standards
Highlights
Aldo Narciso Horna - Edgar Andre Manzano Ramos own database, the pre-processing of the acquired images for their subsequent training with neural networks, and the validation of the results obtained based on the opinion of a group of experts, whose information was recorded from surveys
The IoU criterion was used to determine the accuracy of our system
Se concluye que los resultados pueden ser mejorados mediante el enriquecimiento de nuestra base de datos que será utilizada por nuestro sistema tanto para el entrenamiento como la validación
Summary
Para el presente trabajo se crea una base de datos propia y se realiza la toma de fotos de diferentes calidades de arándanos que fueron obtenidas de un mercado local con la finalidad de tener disponibilidad de los diversos potenciales defectos que pudiese tener esta fruta que es nuestro objeto principal de estudio. Después de haber recaudado cientos de imágenes de arándano, se encontró que estas tenían tamaños y pesos por encima de 4032 x 2268 p y 6.4 MB. Estas imágenes necesitan de un preprocesamiento con el objetivo de disminuir su peso y tamaño para que el entrenamiento no sea tan complejo. Lo recomendado era tener imágenes con las siguientes condiciones: 1) resolución menor a 1280x 720 p y 2) peso menor o igual a 150kb; con estos valores establecidos se procedió con la etapa de preprocesamiento haciendo uso de la librería Image Processing Toolbox del software MatLab, con la cual también se pudo recortar algunas imágenes ya que fue mucho el espacio dejado alrededor del arándano como se muestra en la Figura 3.
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