Clasificación no destructiva de granos de arroz llenos y vanos mediante descriptores morfológicos y de textura en ImageJ

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dc.creatorCleva, Mario Sergio
dc.creatorHerber, Luciana Graciela
dc.creatorFontana, María Laura
dc.creatorKruger, Raúl Daniel
dc.creatorPachecoy, María Inés
dc.creatorLiska, Diego Orlando
dc.date.accessioned2026-03-05T20:09:12Z
dc.date.issued2025-06-07
dc.description.abstractSe desarrolló un método no destructivo utilizando ImageJ para clasificar granos de arroz llenos y vanos mediante descriptores morfológicos y de textura. El valor medio del histograma y la relación largo/ancho resultaron ser los criterios más discriminativos, permitiendo alcanzar un 90% de precisión en el reconocimiento, ofreciendo una herramienta accesible para el análisis de calidad.
dc.description.affiliationCleva, Mario Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentina.
dc.description.affiliationHerber, Luciana Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
dc.description.affiliationFontana, María Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
dc.description.affiliationKruger, Raúl Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
dc.description.affiliationPachecoy, María Inés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
dc.description.affiliationLiska, Diego Orlando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentina.
dc.formatpdf
dc.identifier.citation3rd Latin American Symposium on Education, Technology and Science 2025
dc.identifier.otherhttps://uaf.edu.mx/3rd-latin-american-symposium-on-education-technology-and-science-2025/
dc.identifier.otherhttps://www.fiuni.edu.py/wp-content/uploads/2025/04/3rd-Latin-American-Symposium-on-Education-Technology-and-Science-2025.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12272/14663
dc.language.isoes
dc.relation.projectidModelado morfológico, reconocimiento y clasificación de granos de arroz postcosecha por procesamiento digital de imágenes empleando software de libre distribución y hardware de bajo costo
dc.relation.projectidPAECRE0008597TC
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.useAcceso abierto
dc.subjectanálisis cuantitativo de imágenes digitales
dc.subjectextracción de características morfológicas
dc.subjectreconocimiento automatizado de patrones
dc.titleClasificación no destructiva de granos de arroz llenos y vanos mediante descriptores morfológicos y de textura en ImageJ
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type.versionacceptedVersion

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