Centro UTN CInApTIC (Centro de Investigación Aplicada a las TIC)
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Item Un procedimiento sencillo y de bajo costo para la determinación de las dimensiones de granos de arroz(2022-10-12) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Herber, Luciana Graciela; Fontana, María Laura; Kruger, Raúl Daniel; Pachecoy, María InésEl trabajo presenta una metodología para determinar las dimensiones de granos de arroz empleando un escáner de escritorio y el software ImageJ.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 InésLa 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.Item Técnicas de procesamiento digital de imágenes para la estimación del peso de granos de arroz cáscara(2023-08-02) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Herber, Luciana Graciela; Fontana, María Laura; Pachecoy, María Inés; Kruger, DanielEl objetivo del presente trabajo es presentar una metodología, caracterizada por su bajo costo y aceptable precisión, para la estimación del peso de una muestra de granos de arroz cáscara llenos empleando técnicas de procesamiento digital de imágenesItem 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 InésLa 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.