Título
Determinación del Estado de Madurez de Frutos Aplicando la Transformada Wavelet
Autor
ARTURO ABRAHAM SOSA LOPEZ
MONICA TREJO DURAN
EDUARDO CABAL YEPEZ
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA - (CTI) Haar - ([Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)]) Ripeness - ([Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)]) Ciruela Africana - ([Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)]) Wavelet - ([Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)]) Textura - ([Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)])
Resumen o descripción
La búsqueda de métodos no destructivos para la determinación de la madurez de la fruta tiene el objetivo de reducir tiempos de análisis, evitar utilizar distintos equipos costosos y evitar la generación de desperdicios. Por ello, se ha recurrido al análisis de imágenes con la finalidad de encontrar un método no destructivo que sea eficiente y rápido. Sin embargo, hasta ahora, el procesamiento previo de imágenes antes de ser analizadas no se había trabajado de manera tan extensa. En esta investigación, se aplicó una transformada wavelet tipo Haar con la intención de realizar un análisis de texturas, a diferencia de la mayoría de los análisis que se basan en un promedio de color de la imagen. Además se analizaron distintos parámetros estadísticos. Dentro de los resultados, se aprecia que sí es posible utilizar una transformada wavelet tipo Haar y que los coeficientes horizontales son los más útiles para la determinación de madurez de las Prunus africana. Este método es capaz de clasificar en general con un 70% de eficiencia aproximado utilizando únicamente el promedio de los coeficientes horizontales azules, aunque puede detectar ciruelas fuera de su estado óptimo de madurez con aproximadamente un 90% de eficiencia.
The search for nondestructive methods of determining the ripeness of fruit expects to be able to reduce
the time of analysis, while avoiding the use of different expensive equipment and the generation of
waste. Thus, the analysis of images has been investigated hoping to find a nondestructive method which
is efficient and fast. However, until now, processing of images previous to the analysis has not been
looked into so extensively. In this investigation, a Haar wavelet transform was applied to analyze
textures, unlike most analysis which are based on the mean color of an image. In addition, different
statistic parameters were analyzed. In the results, we can see that it is possible to use the Haar wavelet
transform to determine fruit ripeness and that horizontal coefficients were the most useful to determine
the maturity of Prunus Africana. This method is in general capable of classifying with an approximate
efficiency of 70% using only the mean for blue horizontal coefficients, although it is able to detect nonoptimally
ripened fruits with an approximate 90% efficiency.
Editor
Universidad de Guanajuato
Fecha de publicación
2016
Tipo de publicación
Artículo
Versión de la publicación
Versión publicada
Recurso de información
Formato
application/pdf
Fuente
Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)
Idioma
Español
Relación
http://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/1142
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional de la Universidad de Guanajuato
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