Centro UTN CInApTIC (Centro de Investigación Aplicada a las TIC)

Permanent URI for this communityhttp://48.217.138.120/handle/20.500.12272/672

Browse

Author: search.filters.author.Cleva, Mario SergioSubject: search.filters.subject.rendimiento

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Determinación de las dimensiones de granos de arroz con software de libre distribución y un escáner de escritorio
    (2023-08-13) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Fontana, María Laura; Herber, Luciana Graciela; Kruger, Raúl Daniel; Pachecoy, María Inés
    La aplicación del Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) a la industria y producción de arroz se ha incrementado en los últimos años favorecida por dos factores que están mutuamente relacionados: a) el desarrollo de los algoritmos utilizados y su disponibilidad en diferentes aplicaciones específicas (algunas gratuitas) y b) el desarrollo y abaratamiento del hardware empleado tanto para la obtención de las imágenes, como para su posterior procesamiento.
  • Thumbnail Image
    Item
    Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
    (2022-09-07) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Fontana, María Laura; Herber, Luciana Graciela; Kruger, Raúl Daniel; Pachecoy, María Inés
    La determinación de granos vanos/llenos en arroz es una práctica de interés para definir el tercer componente del rendimiento: número de granos llenos. Esta variable está asociada a características genéticas de las plantas, así como a las condiciones ambientales durante el llenado de grano. Hasta la fecha, su determinación es manual/visual. Las técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) han probado ser una herramienta objetiva, de eficiencia creciente y aplicables a diferentes procesos de identificación y clasificación. En este trabajo se presenta una técnica basada en PDI para el reconocimiento de granos vanos y llenos empleando el programa ImageJ® y un escáner de escritorio con adaptador de transparencias. Se prepararon 10 muestras de 50 granos de arroz preclasificados en vanos y llenos, en cantidades iguales. Las muestras fueron colocadas en la bandeja del escáner y se obtuvieron sus imágenes como el negativo de las mismas. Cada imagen se separó en los canales rojo, verde y azul, eligiéndose este último que permitió distinguir diferencias en las transparencias de los dos tipos de granos. El canal se binarizó con dos valores de corte: uno que permitía contar el número de granos y otro para reconocer los granos enteros de la misma. En promedio el reconocimiento de granos vanos fue del 90%, 85% de llenos y 12% pertenecientes a ambas clases. El método propuesto es operacionalmente sencillo, no requiere de un entrenamiento previo ni un equipamiento especial y demanda menos tiempo que la inspección visual.