LOCALIZACIÓN DEL ÁPICE DEL AJO MEDIANTE TÉCNICAS DE ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN
La siembra y la cosecha son las operaciones más costosas en la producción del ajo (Allium sativum L.), pues se realizan a mano. Para hacer factible la siembra mecanizada, el diente de ajo se debe colocar en el suelo con el ápice hacia arriba porque colocarlo al azar reduce el rendimiento hasta en 23...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad de Guanajuato |
| Repositorio: | Redalyc-UG |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:30244591006 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=30244591006 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Agrociencias Canny Allium sativum L visión artificial detección de bordes mecanización de la siembra |
| Sumario: | La siembra y la cosecha son las operaciones más costosas en la producción del ajo (Allium sativum L.), pues se realizan a mano. Para hacer factible la siembra mecanizada, el diente de ajo se debe colocar en el suelo con el ápice hacia arriba porque colocarlo al azar reduce el rendimiento hasta en 23 %. El objetivo de este estudio fue desarrollar un algoritmo para identificar el ápice del ajo mediante visión artificial. Para ello se empleó una cámara de video y lámparas de iluminación, con lo cual se obtuvieron imágenes digitales de dientes de ajo. Las imágenes se procesaron para identificar el ápice en cuatro pasos: 1) captura de la imagen; 2) detección del borde perimetral de los dientes de ajo; 3) cálculo de ángulos en el interior del borde de los dientes y localización del ápice bajo la hipótesis de que éste coincide con el ángulo más pequeño en el interior del borde; 4) identificación de la necesidad de reorientar el ápice. El impacto de la posición y tamaño en la correcta identificación del ápice se evaluó estadísticamente y se compararon los métodos de detección de bordes Canny, Roberts y Sobel. Los resultados no mostraron diferencias estadísticas significativas (p0.10) entre los diferentes tamaños y las posiciones del ajo al localizar el ápice, lo cual resulta conveniente. Pero sí hubo diferencias estadísticas significativas (p0.10) entre los métodos de detección de bordes utilizados, porque el de Canny tuvo mejor desempeño en la localización del ápice. El algoritmo desarrollado en esta investigación se podría usar para diseñar un sistema mecánico que reoriente el ápice a través de visión artificial en la siembra de ajo. |
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