Sistema de visión artificial para la inspección, selección y control de calidad de fresas

Abstract

En este trabajo se muestra el desarrollo de un sistema de visión que, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes, permite determinar la calidad en fresas, desechando las que no son aptas para el consumo en fresco y clasificando las que sí lo son según su categoría, estado de maduración y calibre de acuerdo a lo contemplado en la norma NTC 4103 del ICONTEC. El sistema es desarrollado en MATLAB® en su versión 7.4. El sistema trabaja sobre imágenes previamente adquiridas utilizando para su captura la cámara fotográfica Canon Powershot A430, y un sistema de iluminación de tipo Día Nublado con leds como fuentes de luz. El procesamiento de estas imágenes tiene como primer paso la segmentación de la fresa del fondo para lo cual se aplica el método de umbralización trabajando en el canal H del modelo de color HSI. Posteriormente se realiza la extracción de características para la clasificación de la fresa donde se llega a detectar la presencia de diferentes tipos de defectos superficiales gracias a que las propiedades de color que dichas imperfecciones presentan permiten diferenciarlos del resto de la fresa. También se establece si la fresa presenta defectos en la forma de su ápice aplicando para esto el método de la signatura. Además se determina el grado de maduración de la fresa separando la región correspondiente al área madura gracias a la caracterización del color propio de esta zona, y midiendo el porcentaje que representa respecto al área total del fruto. Se realiza también la medición del diámetro máximo (cercano al cáliz) de la fresa estableciendo previamente la relación correspondiente entre pixeles y milímetros. El sistema se pone a prueba aplicándolo a 100 imágenes de fresas con diferentes características determinando su grado de efectividad.