FRRE - Producción de Investigación

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

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    Detección y estimación del peso de granos llenos de una muestra de arroz cáscara, empleando procesamiento digital de imágenes con ImageJ
    (2024-01-15) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Rodríguez-Hernández, Beatriz
    La identificación y determinación del peso de granos llenos y vanos de arroz extraídos de una panoja es una variable relacionada a características genéticas de las plantas, a las condiciones ambientales durante el llenado de grano e influyen en el rendimiento. El Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) es una herramienta objetiva, eficaz y aplicable a diferentes procesos de identificación y clasificación. Es útil para la caracterización morfológica de granos y semillas. El objetivo de este trabajo es presentar una técnica basada en PDI para la identificación de granos llenos y la estimación del peso de estos. Emplea una imagen de la muestra obtenida con un escáner de escritorio con adaptador de transparencias, una balanza y el programa ImageJ®, La detección de los granos llenos se realizó empleando el histograma del grano. El porcentaje de reconocimiento de granos fue en promedio de un 85%. Para la estimación del peso, se correlacionaron los píxeles correspondientes al área proyectada de los granos con su peso. Los valores obtenidos, tienen un error del 1.2% en promedio. El método propuesto es operacionalmente sencillo, eficiente y no requiere de un entrenamiento previo ni de equipamiento especial.
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    Diseño y construcción de una cinta transportadora de laboratorio de bajo costo empleando una impresora 3D
    (2022-09-07) Liska, Diego Orlando; Cleva, Mario Sergio; Goitia, Amadeo Rafael; Rojas, Joaquín Ignacio
    Se presenta en este trabajo el diseño y construcción de una cinta transportadora de tamaño reducido y de bajo costo que pueda ser controlada por una placa microcontroladora, un computador de placa única o una PC. La estructura de la cinta se construye con perfiles de aluminio, tubos de PVC, rodamientos y una cinta de goma EVA. Para la elaboración de las piezas de acoples se emplea una impresora 3D Hellbot® Magna 1. En este diseño, para el accionamiento de la cinta se utiliza un motor paso a paso Nema® 17 comandado por Arduino® con un driver Pololu® A4988 y una PC. La placa Arduino® cumple la función de comunicación entre la PC y el motor. El driver se emplea para protección del motor y de comando de potencia. La PC envía la información al controlador, y éste realiza el accionamiento a la velocidad solicitada desde el software en la PC. Se desarrolla una interfaz en Python que permite el arranque, parada y selección de velocidad de funcionamiento. Se realizaron las pruebas de funcionamiento de la cinta, que fueron satisfactorias. Los costos en el desarrollo permiten hacer cambios en el diseño, sin que este se incremente significativamente. La impresora 3D permite disminuir tiempos y otorga al diseñador cierta independencia al no depender de terceros para la construcción de piezas específicas. El presente trabajo es parte de una máquina para reemplazar a un escáner como dispositivo de adquisición de imágenes de granos por la reducida cantidad de granos que éste maneja.
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    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.
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    Aplicación para dispositivos móviles para determinar la calidad granos empleando procesamiento digital de imágenes
    (2016-11-17) Ventre, Federico; Sampallo, Guillermo Manuel; Cleva, Mario Sergio;
    Se presenta el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles para determinar la calidad de granos empleando procesamiento digital de imágenes. La aplicación se ejecuta bajo el sistema operativo de código abierto Android. Emplea la cámara digital del dispositivo móvil para adquirir imágenes de muestras de granos. Con técnicas de procesamiento digital de imágenes se determina los aspectos morfológicos de granos como ser largo, ancho, área y factores de forma de los mismos. Mediante un sistema experto, basado en reglas, se determina su calidad. Su interface es amigable, ofrece al usuario un manejo intuitivo y puede ser usado de manera sencilla por personas sin entrenamiento especial. El sistema permite realizar objetivamente el análisis y la clasificación de acuerdo a las normativas de calidad vigentes. Genera dos tipos de informes, uno de toda la muestra y otro sobre las características de cada grano. Se probó para granos de alubia, lentejas, poroto manteca y arroz, con resultados satisfactorios, lo que sugiere que la aplicación se puede extender a otros tipos de granos