Software automático de reconocimiento de patrones para la discriminación de granos de arroz pulido basado en procesamiento digital de imágenes
Abstract
El objetivo general de la investigación es implementar un sistema capaz de determinar
el número total de granos de arroz pulido en una imagen digital y discriminarlos en
función a su clase (tamaño largo, mediano o corto) y tipo de defecto (grano normal,
tizoso total o tizoso parcial) de manera automática utilizando procesamiento digital de
imágenes. La hipótesis con la que se hizo la operacionalización de las variables fue la
aplicación del software automático basado en procesamiento digital de imágenes que
reduce el tiempo y margen de error en el conteo total de granos de arroz pulido y en el
proceso de discriminación por su clase y tipo de defecto.
En la metodología empleada según su alcance fue explicativa. Según el diseño de
contrastación fue mixto, ya que en uno de los experimentos se utilizó granos de arroz
pulido comerciales formados al azar, y en el otro se utilizó granos con características
morfológicas especificas escogidos de manera deliberada.
Los resultados que se obtuvieron luego del experimento mostraron una reducción
significativa del tiempo y del margen de error en el conteo de granos de arroz pulido
así como en la discriminación, en función a su clase y tipo de defecto; todo esto
gracias a las características morfológicas capturadas a través del escáner a los granos
de arroz pulido.
Se concluye que la aplicación de procesamiento digital de imágenes reduce el ruido en
las imágenes digitales. El algoritmo desarrollado resalta las características
morfológicas de los granos y facilita la obtención de información para su posterior
interpretación. Los resultados obtenidos por el software en la reducción del tiempo y
margen de error muestran una ventaja significativa frente al método convencional.
Collections
- TESIS DE PREGRADO [168]