6. Conclusiones y Trabajos Futuros
6.3. Sugerencias
Como sugerencia se debe de tener en cuenta:
1. Determinar el ambiente en que se encuentra el objetivo, puede ser un ambiente cerrado o puede ser en un ambiente abierto; donde se debe de tener en cuenta las condiciones de iluminación (constante y sin sombras), cámara (tipo y calibración) y fondo que presente el objetivo, en caso que esté en tiempo real. Si se utiliza una base de datos como es el caso de esta tesis es necesario evaluar las imágenes de manera individual para formar grupos que presenten las mismas condiciones como tamaño y formato de la imagen, tipo de fondo e iluminación en que se encuentre el objetivo. 2. Observar los aspectos visuales o características externas del objetivo que se quieran detectar o
clasificar en base al color, forma, tamaño, textura, etc.; y a partir de ello trabajar en los métodos necesarios para identificar dicho objetivo.
3. Para la identificación de diferentes defectos de textura en un objeto se debe utilizar descriptores de textura de Segundo Orden.
[Aitcin et al., 2010] Aitcin, M., Arocena, G., and Piñeyro, M. (2010). Sistema de Captura y Análisis Digital de Imágenes para el Estudio del Proceso de Maduración del Tomate. Tesis, Ingeniería Elec- trónica e Ingeniería en Telecomunicaciones, Universidad Católica del Uruguay.
[Aixia et al., 2013] Aixia, G., Xiangjun, Z., Mengsi, Z., Yan, C., Juntao, X., and Lijuan, C. (2013). Color feature analysis and recognition for litchi fruits and their main fruit bearing branch based on exploratory analysis. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 29(4).
[Álvarez-Valera, 2015] Álvarez-Valera, H. H. (2015). Plano General, Sistema Operativo y Protocolo de Envío de Información para el Control de Máquinas de Automatización Industrial. Tesis, Ingeniería Informática, Universidad Católica San Pablo.
[Álvarez-Valera et al., 2014] Álvarez-Valera, H. H., Bolivar-Vilca, E., Cervantes-Jilaja, C., Cuadros- Zegarra, E. E., Barrios-Aranibar, D., and Patiño Escarcina, R. (2014). Automation of Chestnuts Se- lection Process using Computer Vision in Real Time. 33rd International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), IEEE, DOI:10.1109/SCCC.2014.21, pages 87 – 91.
[Álvarez-Valera et al., 2015] Álvarez-Valera, H. H., Bolivar-Vilca, E., Cervantes-Jilaja, C., Cuadros- Zegarra, E. E., Barrios-Aranibar, D., and Patiño-Escarcina, R. E. (2015). An architecture for Compu- tational Control of an Industrial Machine for Classifying Chestnuts. 12th Latin American Robo- tics Symposium and 3rd Brazilian Symposium on Robotics (LARS-SBR), IEEE, DOI:10.1109/LARS- SBR.2015.52, page 325 – 330.
[Amirulah et al., 2010] Amirulah, R., Mokji, M., Ibrahim, Z., and Sheikh, U. (2010). Starfruit image segmentation based on YCbCr color space. Sixth International Conference on Signal-Image Techno- logy and Internet Based Systems, ser. SITIS ’10.
[Arias and Rondón, 2010] Arias, E. S. and Rondón, J. A. (2010). Forest Management of Bertholletia excelsa HBK (the Nut of Brazil). Revista Forestal Latinoamericana, 25(1):93–113.
[Arivazhagan et al., 2013] Arivazhagan, S., Shebiah, N., Sudharsan, H., Kannan, R., and Ramesh, R. (2013). External and Internal Defect Detection of Egg using Machine Vision. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences ISSN 2079-8407, 4(3).
[Balaguer et al., 2007] Balaguer, C., Barrientos, A., Sanz, P. J., Sanz, R., and Zalama, E. (2007). Libro Blanco de la Robótica: De la investigación al desarrollo tecnológico y aplicaciones futuras. Edita: CEA - GTRob con subvención del MEC. 1aedición, ISBN: 978-84-690-3884-0, pages 38– 41. [Bermúdez Rincón and Báez Páez, 2010] Bermúdez Rincón, H. and Báez Páez, J. A. (2010). Aplica-
ción de técnicas de visión artificial para el reconocimiento de naranjas en el árbol. Tesis, Ingeniería Electrónica, Universidad Pontificia Bolivariana.
[Blasco et al., 2009] Blasco, J., Aleixos, N., Gómez-Sanches, J., , and Moltó, E. (2009). Recognition and classification of external skin dam-age in citrus fruits using multispectral data and mor-phological features. Biosystems engineering, 103:137–145.
[Bovik, 2009] Bovik, A. (2009). The Essential Guide to Image Processing. Academic Press, Elsevier Inc.
[Brasil_Nuts, 2016] Brasil_Nuts (2016). Brasil Nuts - Castaña de monte, Nuez del Brasil- Nuez amazo- nica (Bertholletia Excelsa). URL:http://ccbolgroup.com/brasilnuts.html.
[Burger and Burge, 2009] Burger, W. and Burge, M. J. (2009). Principles of Digital Image Processing: Fundamental Techniques.
[Castelo-Quispe et al., 2011] Castelo-Quispe, S., Banda-Tapia, J., Lopez-Paredes, M., Barrios-Aranibar, D., and Patiño Escarcina, R. (2011). Optimization of Brazil-Nuts Classification Process through Automation using Colour Spaces in Computer Vision.International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications.
[Cervantes-Jilaja and Patiño-Escarcina, 2017] Cervantes-Jilaja, C. and Patiño-Escarcina, R. (2017). Identification of Visual Defects in Chestnuts on an industrial scale using Computational Vision. 22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), paper accepted.
[Chien et al., 2010] Chien, C.-L., Tseng, D.-C., Kuo, C.-Y., and Wu, C.-H. (2010). Color Image En- hancement with the Improved HSV (iHSV) Color Model. 23th IPPR Conf. On Computer Vision, Graphics and Image Processing, Kaohsiung, Taiwan.
[CODEX, 2015] CODEX (2015). CODEX Alimentarius, Normas Internacionales de los Alimentos, Norma para las Castañas en Conserva y el Puré de Castañas en Conserva, CODEX STAN 145-1985. [Colantoni, 2004] Colantoni, P. (2004). Color space transformations. pages 1–28.
[Compac, 2016] Compac, C. S. E. (2016). Compac Sorting Equipment, Technology for Apples. Apple graders, sizers and sorting machines with electronic weight sizing plus quality & ble- mish grading. Computerized grading of Apples and Apple packing equipment and solutions, URL:http://www.compacsort.com/.
[Crespo and Ochoa, 2007] Crespo, C. and Ochoa, D. (2007). Evaluación cuantitativa de la influen- cia de los espacios de color para la detección automática de células. Revista Tecnológica ESPOL, 20(1):73–78.
[Danti et al., 2012] Danti, A., Madgi, M., and Anami, B. S. (2012). Mean and Range Color Features Based Identification of Common Indian Leafy Vegetables.International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 5(3).
[database – Chestnut, 2017] database – Chestnut (2017). Database Chestnut – LAR-
VIC, Research Project: Development of mechatronic components based on intelli-
gent artificial vision for the optimization of the selection process of chestnuts. Ma- chine Learning Repository; URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html, URL: https://www.dropbox.com/sh/1u7c8hhay5vxlhz/AABdLm4-cyLaODLiIosI0-7-a?dl=0.
[Daza et al., 2007] Daza, G., Sánchez, L., and Suárez, J. (2007). Selección de características orientada a sistemas de reconocimiento de Granos Maduros de Café. Scientia et Technica Año XIII ISSN 0122- 1701, Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia.
[Deshpande et al., 2015] Deshpande, A., Pillai, M., and Cheeran, A. (2015). X-ray Imaging for Non- destructive Detection of Spongy Tissue in Alphonso Mango. IJITMISR, 4(1):49–51.
[Devi and Vijayarekha, 2014] Devi, V. and Vijayarekha, K. (2014). Machine Vision Applications to Locate Fruits, Detect Defects and Remove Noise: A Review. Journal RASAYAN, ISSN: 0974-1496, 7(1):104 – 113.
[Diago et al., 2012] Diago, M.-P., Correa, C., Millán, B., Barreiro, P., Valero, C., and Tardaguila, J. (2012). Grapevine Yield and Leaf Area Estimation Using Supervised Classification Methodology on RGB Images Taken under Field Conditions. Sensors, ISSN 1424-8220, DOI:10.3390/s121216988, pages 16988–17006.
[FAO, 2016] FAO (2016). FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations.
URL:http://www.fao.org/home/en/.
[Fawcett, 2006] Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattem Recognition Letters, 27:861–874.
[Flores, 2002] Flores, P. (2002). Indentificacion de Indicadores Económicos para Agentes Vinculados al Aprovechamiento del Bosque en Pie: Caso de la Castaña (United States Standards for Grades of Brazil Nuts in the Shell). Perú BIOFOR.
[Foley et al., 1997] Foley, J., Dam, A. V., Feiner, S., Hughes, J., and Philips, R. (1997). Introduction to Computer Graphics. Addison-Wesley.
[Font et al., 2015] Font, D., Tresanchez, M., Martínez, D., Moreno, J., Clotet, E., and Palacín, J. (2015). Vineyard Yield Estimation Based on the Analysis of High Resolution Images Obtained with Artificial Illumination at Night. Sensors, ISSN 1424-8220, DOI:10.3390/s150408284, pages 8284–8301. [Ganiron, 2014] Ganiron, T. (2014). Size Properties of Mangoes using Image Analysis. International
Journal of Bio-Science and Bio-Technology, DOI:10.14257/ijbsbt.2014.6.2.03, 6(2):31–42.
[García and Vásquez, 2010] García, J. A. and Vásquez, L. A. (2010). Los Robots en el Sector Agrícola. Universidad Politécnica de Madrid, Departamento de Automática.
[Gómez, 2006] Gómez, L. A. (2006). Evaluación Económica de la Extracción de Castaña (Bertholletia excelsa H.B.K) - Departamento de Madre de Dios. Programa de Ordenamiento Ambiental.
[Gonzalez and Wood, 2002] Gonzalez, R. C. and Wood, R. E. (2002). Digital Image Processing. Pren- tice Hall, Second Edition.
[Gonzalez and Wood, 2008] Gonzalez, R. C. and Wood, R. E. (2008). Digital Image Processing. Pren- tice Hall, Third Edition.
[Gonzalez et al., 2004] Gonzalez, R. C., Wood, R. E., and Eddins, S. (2004). Digital Image Processing using MATLAB. Prentice Hall.
[Guzmán, 2015] Guzmán, R. (2015). Mejoramiento de Imágenes Digitales para la Clasificación de Defectos de Granos de Café Verde. Tesis de Pre grado en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de San Agustín, Arequipa, Perú.
[Hassankhani and Navid, 2012] Hassankhani, R. and Navid, H. (2012). Potato Sorting Based on Size and Color in Machine Vision System. Journal of Agricultural Science, 4(5).
[Hearn and Baker, 1994] Hearn, D. and Baker, M. (1994). Computer Graphics. Prentice Hall.
[Hernández, 2004] Hernández, J. E. (2004). Clasificación de frutos de café según su etapa de madura- ción basada en redes neuronales artificiales. Trabajo de grado, Dept. de Ing. Eléctrica, Electrónica y Computación, Universidad Nacional de Colombia.
[Idepro, 2010] Idepro (2010). Cadena Productiva de la Castaña. Idepro, Desarrollo Empresarial. [Iraji and Yavari, 2011] Iraji, M. S. and Yavari, A. (2011). Skin color segmentation in fuzzy ycbcr color
space with the mamdani inference. American Journal of Scientific Research, pages 131–137.
[Jin-Shuai and Hui-Cheng, 2011] Jin-Shuai, L. and Hui-Cheng, L. (2011). Image segmentation of cotton based on YCbCr color space and fisher discrimination analysis.Acta Agronomica Sinica, 37(7):1274. [Kilic et al., 2007] Kilic, K., Boyaci, I., Koksel, H., and Kusmenoglu, I. (2007). A classification system for beans using computer vision system and artificial neural networks. Journal of Food Engineering, 78(3):897–904.
[Lopez et al., 2009] Lopez, J., Aguilera, E., and Cobos, M. (2009). Defect detection and classification in citrus using computer vision. Neural Information Processing, Springer Berlin/Heidelberg, 5864:11– 18.
[Lunadei et al., 2011] Lunadei, L., Ruiz-Garcia, L., Bodria, L., and Guidetti, R. (2011). Automatic Iden- tification of Defects on Eggshell Through a Multispectral Vision System. Food Bioprocess Technol, DOI:10.1007/s11947-011-0672-x.
[Mayhua, 2015] Mayhua, A. G. (2015). Clasificación Automática de Defectos en la Producción de Tejidos en Lana de Alpaca: Un Enfoque Utilizando Redes Neuronales y Descriptores de Forma.Tesis de Pre grado en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de San Agustín, Arequipa, Perú.
[Mery et al., 2009] Mery, D., Pedreschi, F., and Soto, A. (2009). Automated Design of a Computer Vision System for Visual Food Quality Evaluation. Food Bioprocess Technol, DOI:10.1007/s11947- 012-0934-2.
[Morales Ravano, 2008] Morales Ravano, C. A. (2008). Clasificación de Calidad Sensorial de Papas Fritas Tipo Chips mediante Visión Computacional. Tesis, Ingeniería de Alimentos, Universidad de Chile, Santiago-Chile.
[Musale and Patil, 2014] Musale, S. and Patil, P. (2014). Database Development of Defective and Healthy Alphonso Mangoes. Int’l Journal of Advances in Agricultural & Environmental Engg. (IJAAEE), ISSN 2349-1523, DOI:10.15242/IJAAEE.C614532, 1:155 –160.
[Narendra and Hareesh, 2014] Narendra and Hareesh (2014). Computer Vision System to Estimate Cas- hew Kernel (White Wholes) Grade Colour and Geometric Parameters. Journal Food Processing & Technology, DOI:10.4172/2157-7110.1000336, 5(6).
[Naturland, 2000] Naturland (2000). Agricultura Orgánica en el Trópico y Subtrópico. Asociación Naturland.
[Nuske et al., 2011] Nuske, S., Achar, S., Bates, T., Narasimhan, S., and Singh, S. (2011). Yield Esti- mation in Vineyards by Visual Grape Detection.
[Oblitas and Castro, 2014] Oblitas, J. and Castro, W. (2014). Computer Vision System for the Optimi- zation of the Color Generated by the Coffee Roasting Process according to Time, Temperature and Mesh Size.
[Ohali, 2011] Ohali, Y. A. (2011). Computer vision based date fruit grading system: Design and Imple- mentation. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 23:29–36.
[Opencv, 2016] Opencv (2016). Opencv , basic Thresholding Operations.
URL:http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/threshold/threshold.html.
[OpencvManual, 2012] OpencvManual (2012). The OpenCV Reference Manual Release 2.4.2. [Ostwald, 1931] Ostwald, W. (1931). Colour Science. Winsor & Winsor, London.
[Pitas, 2000] Pitas, I. (2000). Digital Image Processing: Algorithms and Applications. J. Wiley and Sons, N.Y.
[Prom-Amazonía, 2010] Prom-Amazonía (2010). Cadena Productiva de la Castaña. Centro de Promo- ción de la Biodiversidad Amazónica Peruana.
[Proy.PIPEA_134, 2013] Proy.PIPEA_134 (2010-2013). Proyecto de Investigación: Desarrollo de com- ponentes mecatrónicos basados en visión artificial inteligente para la optimización del proceso de selección de castañas. Contrato PIPEA-134-2010 y ejecutado por la Universidad Nacional de San Agustín y la Empresa El Bosque E.I.R.L; Catedra CONCYTEC en TIC‘s – UNSA.
[Quispe et al., 2011] Quispe, S. C., Tapia, J. D. B., Paredes, M. N. L., Barrios-Aranibar, D., and no Es- carcina, R. E. P. (2011). Automation of the Brazil-Nuts Classification Process using Dynamic Level Set. 11th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS), pages 540–545.
[Qureshi et al., 2016] Qureshi, W. S., Payne, A., Walsh, K. B., Linker, R., Cohen, O., and Dailey, M. N. (2016). Machine vision for counting fruit on mango tree canopies. Precision Agric, Springer Scien- ce+Business Media New York, DOI:10.1007/s11119-016-9458-5.
[Qureshi et al., 2014] Qureshi, W. S., Satoh, S., Dailey, M. N., and Ekpanyapong, M. (2014). Dense segmentation of textured fruits in video sequences. Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, page 441–447.
[Rabatel and Guizard, 2010] Rabatel, G. and Guizard, C. (2010). Grape berry calibration by computer vision using elliptical model fitting. 6th European Conference on Precision Agriculture, pages 581 – 587.
[Raghavendra, 2016] Raghavendra, A. (2016). A Survey on Internal Defect Detection in Fruits by Non- Intrusive Methods. International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology (IJLTET), ISSN 2278-621X, 6(3):343–348.
[Ramírez-Osuna, 2012] Ramírez-Osuna, D. G. (2012). Desarrollo de un método de procesamiento de imágenes para la discriminación de maleza en cultivos de maíz. Tesis de Maestría en Ciencias en Instrumentación y Control Automático, Universidad Autónoma de Querétaro.
[Rashidi, 2007] Rashidi, M. G. M. (2007). Classification of fruit shape in kiwifruit using the analysis of geometrical attributes. World Journal of Agricultural Sciences 3, 6:735–740.
[Razak et al., 2012] Razak, T. R., Othman, M. B., Nazari, M., Adilah, K., and Mansor, R. (2012). Mango Grading By Using Fuzzy Image Analysis.International Conference on Agricultural, Environment and Biological Sciences (ICAEBS).
[Ripas-Mamani et al., 2016] Ripas-Mamani, R., Cervantes-Jilaja, C., Rosas-Cuevas, Y., Patiño- Escarcina, R. E., and Barrios-Aranibar, D. (2016). A semi-automated approach for recognizing moving targets using a Global Vision System. 13th Latin American Robotics Symposium and 4th Brazilian Symposium on Robotics (LARS-SBR), IEEE, DOI:10.1109/LARS-SBR.2016.10, pages 13 – 18.
[Salunkhe and Patil, 2015] Salunkhe, R. P. and Patil, A. A. (2015). Image Processing for Mango Ripe- ning Stage Detection: RGB and HSV method. Third International Conference on Image Infonnation Processing.
[Sandoval and Prieto, 2009] Sandoval, Z. and Prieto, F. (2009). Procesamiento de imágenes para la clasificación de café cereza. Prospectiva, 7(1):67–73.
[Sangwine and Horne, 1998] Sangwine, S. J. and Horne, R. E. N. (1998). The Colour Image Processing Handbook.
[Sansomboonsuk and Afzulpurkar, 2006] Sansomboonsuk, S. and Afzulpurkar, N. (2006). The Appro- priate Algorithms of Image analysis for Rice Kernel Quality Evalution. The 20th Conference of Mechanical Engineering Network.
[Savakar and Anami, 2009] Savakar, D. and Anami, B. (2009). Recognition and classification of food grains, fruits and flowers using machine vision. International Journal of Food Engineering, 5(4):14. [Schmilovitch et al., 2002] Schmilovitch, Z., Mizrach, A., Hoffman, A., Egozi, H., and Fuchs, Y. (2002).
Determination of mango physiological indices by near-infrared spectrometry.Postharvest Biology and Technology, pages 245–252.
[Shih, 2010] Shih, F. Y. (2010). Image Processing and Pattern Recognition: Fundamentals and Techni- ques.
[Smith, 1978] Smith, A. (1978). Color Gamut Transform Pairs. Proc. SIGGRAPH 78, pages 12–19. [Sonka et al., 2007] Sonka, M., Hlavac, V., and Boyle, R. (2007). Image Processing, Analysis and Ma-
chine Vision. CL Engineering. 13, 14, 18, 25, 44.
[Sucar and Gómez, 2001] Sucar, L. E. and Gómez, G. (2001). Visión Computacional.Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica.
[Tenenbaum et al., 1974] Tenenbaum, J., Garvey, T., Weyl, S., and Wolf, H. (1974). An interactive Faci- lity for Scene Analysis Research.Technical Report TN 87, SRI International, Menlo Park, California. [Tillett and Technology, 2016] Tillett and Technology, H. (2016). Tillett and Hague Technology. Ltd.
Wrest Park, Silsoe, Beds, UK, MK45 4HR, URL:http://www.thtechnology.co.uk/.
[Tseng and Chang, 1992] Tseng, D. and Chang, C. (1992). Color segmentation using perceptual attri- butes. In Pattern Recognition, Conference Image, Speech and Signal Analysis, 3:228–231.
[Universidad, 2016a] Universidad (2016a). Ingeniería de Sistemas de Bioproducción, Facultad de Agri- cultura, de la Universidad de Okasuma, URL:http://mama.agr.okayama-u.ac.jp.
[Universidad, 2016b] Universidad (2016b). Universidad de Agricultura y Tecnología de Tokio, url:http://www.u-tokyo.ac.jp/index_e.html.
[Vazquez-Fernandez et al., 2009] Vazquez-Fernandez, E., Dacal-Nieto, A., Martin, F., Formella, A., Torres-Guijarro, S., and Gonzalez-Jorge, H. (2009). A Computer Vision System for Visual Grape Grading in Wine Cellars. ICVS, LNCS 5815, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, page 335–344. [VRC, 2016] VRC (2016). Vision Robotics Corporation (VRC), URL:http://visionrobotics.com/. [Wanitchang et al., 2011] Wanitchang, P., Terdwongworakul, A., Wanitchang, J., and Nakawajana, N.
(2011). Non-destructive maturity classification of mango based on physical, mechanical and optical properties. Journal of Food Engineering, 105(3):477 – 484.
[Wei-Cheng and Ja-Ling, 2000] Wei-Cheng, L. and Ja-Ling, W. (2000). Mathematical Morphology and its Applications on Image Segmentation. Thesis, Dept. of Computer Science and Information Engi- neering, National Taiwan University.
[Zhao et al., 2016] Zhao, C., Lee, W. S., and He, D. (2016). Immature green citrus detection based on colour feature and sum of absolute transformed difference (SATD) using colour images in the citrus grove. Computers and Electronics in Agriculture, 124:243–253.
Resultados de Pruebas
A continuación se muestran algunas pruebas de la propuesta implementada al Mejoramiento del Proceso de Detección de Defectos visuales en Castañas, mostrando los resultados por cada defecto iden- tificado en la Castaña.
A.1.
Buenas (sin defectos)
Tabla A.1: Base de Datos - Castañas sin Defectos en “Pulpa” y en “Epidermis” (Fuente: Elaboración Propia)
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Continúa en la siguiente página 128
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Tabla A.2: Base de Datos - Castañas sin Defectos en “Epidermis- Pulpa” (Fuente: Elaboración Propia)
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