Open source software and benchmarking of computer vision algorithms for apple fruit detection, fruit sizing and yield prediction using RGB-D cameras
Aquesta tesi s'enfoca a la detecció (compteig) de fruits i estimació de la seva grandària i pes en plantacions de pomeres mitjançant l'aplicació de tècniques de visió per ordinador. Aquest treball busca proporcionar als fructicultors eines i metodologies avançades per ajudar-los a fer pred...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat de Lleida (UdL) |
| Repositorio: | Repositori Obert UdL |
| OAI Identifier: | oai:repositori.udl.cat:10459.1/465456 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10803/690455 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Càmera RGB-D Detecció de fruites Dimensionament de fruites Cámara RGB-D Detección de frutos Calibre de frutos RGB-D camera Fruit detection Fruit sizing Tecnologia Electrònica 631/635 |
| Sumario: | Aquesta tesi s'enfoca a la detecció (compteig) de fruits i estimació de la seva grandària i pes en plantacions de pomeres mitjançant l'aplicació de tècniques de visió per ordinador. Aquest treball busca proporcionar als fructicultors eines i metodologies avançades per ajudar-los a fer prediccions de collita precises. Comptar (quantificar) i localitzar fruits representen passos previs per assolir aquestes prediccions. En conèixer aquesta informació, els fructicultors poden programar amb antelació els recursos necessaris per a la collita i la postcollita (mà d'obra, transport, emmagatzematge), dissenyar estratègies de vendes i, en definitiva, optimitzar la rendibilitat de les seves explotacions. A més, també és fonamental controlar paràmetres de qualitat de la fruita com la mida i el pes, els quals tenen una gran influència en el preu de mercat i en la presa de decisions per al maneig del dosser. D'altra banda, avui en dia, comptar, localitzar i mesurar els fruits són tasques repetitives que requereixen mà d'obra capacitada i que es poden veure afectades pel cansament i el criteri subjectiu dels treballadors. Per tant, l'execució manual d'aquestes tasques en plantacions de fruiters de diverses hectàrees no és viable. Aquestes raons expliquen en gran mesura la necessitat actual de desenvolupar eines automàtiques que permetin detectar i mesurar els fruits al camp amb precisió. L’objectiu principal d'aquesta tesi és explorar la capacitat dels sensors RGB-D per estimar la grandària i el pes dels fruits en pomeres. El cos principal d'aquest treball el constitueixen quatre articles que tracten detalladament diverses etapes al llarg del procés: i) una revisió de l'estat de l'art sobre dimensionament de fruits utilitzant tècniques d'intel·ligència artificial i els seus desafiaments en condicions de camp; ii) el desenvolupament d'eines programari per a l’adquisició de dades en plantacions fructícoles; iii) el desenvolupament d'algoritmes per a l’estimació de la grandària i pes dels fruits mitjançant models al·lomètrics; i iv) una avaluació experimental en camp dels algoritmes implementats, aplicant combinacions de mètodes de dimensionament i models al·lomètrics per a la predicció de pes. Els resultats obtinguts van presentar errors (MAPE) inferiors al 5 % en l'estimació de la grandària de pomes no closes i menors al 5,1 % per a la predicció del pes. Aquests resultats obren la possibilitat d’utilitzar a curt termini càmeres RGB-D assequibles per a la caracterització en temps real de plantacions fruiteres. A més, com a resultat d'aquesta tesi s'ha posat a disposició pública un conjunt de programari de lliure accés per detectar els fruits en camp i estimar-ne la mida i el pes. En conclusió, la tesi suposa una contribució cap al desenvolupament d'eines assequibles que facilitin la presa de decisions i ajudin a optimitzar la gestió de les explotacions fructícoles. |
|---|