| Revue: | Dyna (Medellín) |
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| Número de sistema: | 000544207 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Autores: | Atencio, Pedro1 Sánchez T, Germán1 Branch, John William2 |
| Instituciones: | 1Universidad del Magdalena, Grupo de Investigación y Desarrollo en Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación, 2Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellin, Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial - GIDIA, |
| Año: | 2009 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 76 |
| Número: | 160 |
| Paginación: | 317-326 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | Las propiedades físicas de las frutas en la industria agrícola constituyen la principal información en la determinación de calidad para las actividades como la exportación. Este trabajo presenta un método basado en la inspección visual para la clasificación de mango (Mangifera indica L.), acorde con la Norma Tecnica Colombiana NTC 5139, realizado mediante la estimación automática de las propiedades físicas de la fruta, como la altura, anchura, volumen, peso, calibre y nivel de madurez, por medio de la utilización del Análisis de Componentes Principales y un modelo elipsoidal tridimensional del mango. Por último, el nivel de madurez se infiere a través de una medida de similitud de la distribución de color en el espacio HSL, entre la fruta y un modelo experimental fijo. Los resultados mostraron que el método es computacionalmente eficiente, no invasivo, preciso y de bajo costo. |
| Resumen en inglés | The physical properties of fruits in the agriculture industry constitute the main information in the quality determination for activities as exportation. This work presents a visual inspection based method for the classification of mango (Mangifera Indica L.). The classification process is made according to the Norma Técnica Colombiana (Colombian Technical Norm) NTC 5139 standard, by means of automatic estimation of physical properties of fruits, such as height, width, volume, weight, caliber, and maturity level using the Principal Component Analysis and a fruit’s ellipsoidal 3-D model. Finally, the level of maturity is inferred through a similarity measure of the color distribution between the fruit and experimentally fixed models in the HSL space. The results showed that the method is computationally efficient, non invasive, precise and of low cost. |
| Palabras clave: | Procesamiento digital de imágenes, Fruto mango, Estimación del color, Volumen en frutas |
| Keyword: | Digital image processing, Volume and color estimation, Mango fruit |
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