DETERMINACIÓN DEL ESTADO DE MADUREZ DE FRUTOS APLICANDO LA TRANSFORMADA WAVELET
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Palabras clave

Haar
Ripeness
Ciruela africana
Wavelet
Textura

Cómo citar

Sosa López, A. A., Trejo Durán, M., & Cabal Yépez, E. (2017). DETERMINACIÓN DEL ESTADO DE MADUREZ DE FRUTOS APLICANDO LA TRANSFORMADA WAVELET. JÓVENES EN LA CIENCIA, 2(1), 1018–1022. Recuperado a partir de https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/1142

Resumen

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.
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