Identificación de defectos de calidad en frutos de aguacate ‘Hass’ mediante procesamiento de imágenes
México, es el principal productor de aguacate ‘Hass’ (Persea americana Mill.) a nivel mundial. Sin embargo, los pequeños productores suelen presentar problemas de calidad y no cumplen con estándares de la norma NMX-FF-016-2002. Por cual, el objetivo de la investigación fue identificar defectos de c...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Juárez Autónoma de Tabasco
2025-02-01
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| Series: | Ecosistemas y Recursos Agropecuarios |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://era.ujat.mx/index.php/rera/article/view/4130 |
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| author | Luis Alberto Leon-Bañuelos René Garcia-Martinez Gabriela González-Vázquez |
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México, es el principal productor de aguacate ‘Hass’ (Persea americana Mill.) a nivel mundial. Sin embargo, los pequeños productores suelen presentar problemas de calidad y no cumplen con estándares de la norma NMX-FF-016-2002. Por cual, el objetivo de la investigación fue identificar defectos de calidad en frutos mediante procesamiento de imágenes. Para ello, en septiembre de 2023 se cosecharon frutos en madurez fisiológica en diversos huertos de la región de Valle de Bravo, México. A cada aguacate se le midió el diámetro, longitud y peso. La evaluación de defectos de calidad se realizó por un experto y, simultáneamente, se tomaron fotografías para analizar las imágenes mediante algoritmos de binarización y Canny con la finalidad de identificar daños físicos externos y estimar la longitud, diámetro y peso de cada fruto. Se aplicó una prueba de t para comparar el tamaño del fruto estimado por el algoritmo y datos reales. Como resultado se observaron diferencias significativas (p < 0.01) en longitud y diámetro, por lo cual, se aplicó un factor de ajuste para optimizar los resultados del algoritmo. Se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple (p<0.01, r2=0.91) que estima el peso en función del diámetro y longitud. El proceso de binarización ayudó a identificar daños por trips, raspaduras y roña. Mientras que con el método de Canny se identificaron daños por trips y roña. En conclusión, el análisis de imágenes fue eficiente para identificar defectos causados por roña, trips y raspaduras, así como la estimación del tamaño de los frutos.
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| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 2007-9028 2007-901X |
| language | English |
| publishDate | 2025-02-01 |
| publisher | Universidad Juárez Autónoma de Tabasco |
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| series | Ecosistemas y Recursos Agropecuarios |
| spelling | doaj-art-0bff961aefe84177abc9f323e4d760672025-02-05T17:44:18ZengUniversidad Juárez Autónoma de TabascoEcosistemas y Recursos Agropecuarios2007-90282007-901X2025-02-0111IV10.19136/era.a11nIV.4130 Identificación de defectos de calidad en frutos de aguacate ‘Hass’ mediante procesamiento de imágenesLuis Alberto Leon-Bañuelos0René Garcia-Martinez 1https://orcid.org/0000-0002-8756-2078Gabriela González-Vázquez 2https://orcid.org/0000-0003-0780-6392Tecnológico Nacional de México / TES Valle de BravoTecnológico Nacional de México / TES Valle de BravoTecnológico Nacional de México/ TES Valle de Bravo México, es el principal productor de aguacate ‘Hass’ (Persea americana Mill.) a nivel mundial. Sin embargo, los pequeños productores suelen presentar problemas de calidad y no cumplen con estándares de la norma NMX-FF-016-2002. Por cual, el objetivo de la investigación fue identificar defectos de calidad en frutos mediante procesamiento de imágenes. Para ello, en septiembre de 2023 se cosecharon frutos en madurez fisiológica en diversos huertos de la región de Valle de Bravo, México. A cada aguacate se le midió el diámetro, longitud y peso. La evaluación de defectos de calidad se realizó por un experto y, simultáneamente, se tomaron fotografías para analizar las imágenes mediante algoritmos de binarización y Canny con la finalidad de identificar daños físicos externos y estimar la longitud, diámetro y peso de cada fruto. Se aplicó una prueba de t para comparar el tamaño del fruto estimado por el algoritmo y datos reales. Como resultado se observaron diferencias significativas (p < 0.01) en longitud y diámetro, por lo cual, se aplicó un factor de ajuste para optimizar los resultados del algoritmo. Se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple (p<0.01, r2=0.91) que estima el peso en función del diámetro y longitud. El proceso de binarización ayudó a identificar daños por trips, raspaduras y roña. Mientras que con el método de Canny se identificaron daños por trips y roña. En conclusión, el análisis de imágenes fue eficiente para identificar defectos causados por roña, trips y raspaduras, así como la estimación del tamaño de los frutos. http://era.ujat.mx/index.php/rera/article/view/4130análisis de imágenesvisión por computadoraenfermedades en aguacateagricultura de precisióninteligencia artificial |
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