Aplicación de visión por computadora en la clasificación según categorías de calidad de palta (persea americana mill) variedad hass

Abstract

La clasificación por categorías de calidad de las paltas se hace generalmente con la visión humana, hecho por los mismos trabajadores basados en la experiencia, lo cual puede ser susceptible a errores. Las dificultades que se presentan en el proceso de clasificación de las categorías de calidad de las paltas, crean la necesidad de la búsqueda de automatizar estos procesos. La presente investigación se desarrolló con el propósito de determinar la eficiencia de la aplicación de visión por computadora comparada con el método de un inspector experto en la clasificación por categorías de calidad de palta variedad Hass. Se estudió una muestra de 702 paltas agrupadas en dos pruebas. La información fue procesada con las técnicas de procesamiento que figuran en el capítulo de resultados, con el método del inspector experto se obtuvo una clasificación de palta por categorías del 65.5% en la Categoría I, 32.1% en la Categoría II y 2.4% en Descarte. Con la aplicación de visión por computadora se obtuvo una clasificación de palta por categorías del 62.4% en la Categoría I, 27.2% en la Categoría II y 1.9% en Descarte. La eficiencia con aplicación de visión por computadora fue del 91.5% comparado con el del método del inspector experto en la clasificación de categorías calidad de palta Hass (Z= -5.6, p<0.05, significativo).

Classification by quality categories of avocados is generally done with human vision, done by the same workers based on experience, which may be susceptible to errors. The difficulties that arise in the process of classifying the quality categories of avocados create the need for the search to automate these processes. The present investigation was developed with the purpose of determining the efficiency of the application of computer vision compared with the method of an inspector expert in the classification by quality categories of avocado Hass variety. A sample of 702 avocados grouped in two tests was studied. The information was processed with the processing techniques that appear in the results chapter, with the method of the expert inspector, a classification of avocado was obtained by categories of 65.5% in Category I, 32.1% in Category II and 2.4% in Discard. With the application of computer vision, a classification of avocado was obtained by categories of 62.4% in Category I, 27.2% in Category II and 1.9% in Discard. The efficiency with application of vision by computer was of 91.5% compared with the method of the inspector expert in the classification of quality categories of Hass avocado (Z = -5.6, p <0.05, significant).