Sistema de visión artificial para la identificación del estado de madurez de frutas (granadilla)

Abstract

El manejo adecuado de frutas se ha convertido en una de las actividades económicas más importantes en la agricultura colombiana [1]. A la fecha, la identificación del estado de maduración de frutas se realiza manualmente [2], presentando variabilidad por la subjetividad producida debido a la fatiga ocular del experto. El propósito de esta investigación fue desarrollar una herramienta computacional para la identificación del estado de maduración de granadillas a partir del reconocimiento de imágenes. El área en píxeles de las imágenes perteneciente a la fruta fue extraída mediante la técnica de Otsu usando librerías de OpenCv en Python. Finalmente, la tarea de clasificación se realizó a través del análisis de agrupamiento, en el cual fueron asignados 110 puntos RGB pertenecientes a cada estado de maduración de la granadilla. Los resultados obtenidos muestran 92,6% de aciertos en la identificación del estado de maduración, a partir de un conjunto de 90 imágenes obtenidas de 90 frutas en diferentes estados de maduración, en comparación con el análisis manual acorde a lo establecido por la Norma técnica colombiana NTC 4101.