Sistema Inmerso de Bajo Costo para la Localización y Segmentación de Uvas

Abstract

En la determinación optima del estado de madurez de frutas y vegetales, el color es uno de los parámetros más importantes para los consumidores. Recientemente, el uso de la tecnología en el área de agricultura ha sido cada vez más importante en la evaluación de la madurez de los frutos, a través del empleo de sistemas de visión por computadora, reduciendo considerablemente el margen de error. Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un sistema inmerso (o empotrado) basado en una plataforma ARM de bajo costo y el software de código abierto OpenCV, mediante el cual se utiliza visión por computadora para localizar uvas en racimos, así como bayas de uva que se utilizan en muestreos de evaluación. Mediante el empleo de algoritmos de segmentación se obtienen sub-imágenes de cada uva para extraer la información de los parámetros de color a* y b* en el espacio CIELAB.