Análisis de algunas características externas de los alimentos mediante análisis de imágenes utilizando Food- ColorInspector
Food-ColorInspector es una aplicación de software especialmente desarrollada para evaluar el color y algunas características externas de alimentos mediante análisis de imágenes. Permite al usuario seleccionar diferentes áreas de color en la imagen y asignarlas a regiones de interés predefinidas....
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| Language: | Español |
| Published: |
UMH (Universidad Miguel Hernández)
2020
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| author | Albert, Francisco Aleixos, Nuria Cubero, Sergio Bataller, C. Munera, Sandra Blasco, José |
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| description | Food-ColorInspector es una aplicación de software especialmente desarrollada para evaluar el
color y algunas características externas de alimentos mediante análisis de imágenes. Permite al
usuario seleccionar diferentes áreas de color en la imagen y asignarlas a regiones de interés
predefinidas. Los algoritmos desarrollados utilizan las zonas seleccionadas (conjunto de
entrenamiento) para crear un mapa de colores de la imagen que permite segmentarla
clasificando cada uno de los píxeles en las diferentes clases predefinidas. Se utilizan las
coordenadas RGB (rojo, verde, azul) de los píxeles de las zonas seleccionadas como variables
independientes y la clase a la que pertenecen como variable dependiente, para la creación de un
clasificador basado en el teorema de Bayes. Con esta información, la aplicación crea un modelo
capaz de segmentar la imagen clasificando cada pixel en la imagen en una de las clases
predefinidas. Este modelo se guarda en un mapa de color que contiene cada posible
combinación de RGB en una imagen y la clase a la que es asignado. A partir de la imagen
segmentada, se proporcionan estadísticas básicas del color en diferentes espacios de color
(RGB, CIELAB y HSI) y las principales características geométricas de cada región encontrada. El
mapa de color generado con las imágenes de entrenamiento se puede utilizar para procesar
conjuntos de imágenes de forma automática, proporcionando información de cada imagen y del
conjunto de todas ellas en una hoja de cálculo. Entre otras aplicaciones, se puede usar, por
ejemplo, para estimar el pardeamiento de un producto independientemente de la textura de la
superficie, lo que es difícil de realizar usando el colorímetro tradicional. Se puede también utilizar
para detectar, medir y caracterizar daños externos, manchas o estados de madurez o diferenciar
entre diferentes partes de la composición de los alimentos. La aplicación se puede descargar
desde la página web http:\\www.cofilab.com así como una colección de imágenes de prueba |
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| id | ReDivia6836 |
| institution | Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) |
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| publishDate | 2020 |
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| publisher | UMH (Universidad Miguel Hernández) |
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| spelling | ReDivia68362025-04-25T14:53:54Z Análisis de algunas características externas de los alimentos mediante análisis de imágenes utilizando Food- ColorInspector Albert, Francisco Aleixos, Nuria Cubero, Sergio Bataller, C. Munera, Sandra Blasco, José Abadía Sánchez, Ricardo Segmentación de imágenes Análisis de color Calidad de alimentos N01 Agricultural engineering Q01 Food science and technology Food-ColorInspector es una aplicación de software especialmente desarrollada para evaluar el color y algunas características externas de alimentos mediante análisis de imágenes. Permite al usuario seleccionar diferentes áreas de color en la imagen y asignarlas a regiones de interés predefinidas. Los algoritmos desarrollados utilizan las zonas seleccionadas (conjunto de entrenamiento) para crear un mapa de colores de la imagen que permite segmentarla clasificando cada uno de los píxeles en las diferentes clases predefinidas. Se utilizan las coordenadas RGB (rojo, verde, azul) de los píxeles de las zonas seleccionadas como variables independientes y la clase a la que pertenecen como variable dependiente, para la creación de un clasificador basado en el teorema de Bayes. Con esta información, la aplicación crea un modelo capaz de segmentar la imagen clasificando cada pixel en la imagen en una de las clases predefinidas. Este modelo se guarda en un mapa de color que contiene cada posible combinación de RGB en una imagen y la clase a la que es asignado. A partir de la imagen segmentada, se proporcionan estadísticas básicas del color en diferentes espacios de color (RGB, CIELAB y HSI) y las principales características geométricas de cada región encontrada. El mapa de color generado con las imágenes de entrenamiento se puede utilizar para procesar conjuntos de imágenes de forma automática, proporcionando información de cada imagen y del conjunto de todas ellas en una hoja de cálculo. Entre otras aplicaciones, se puede usar, por ejemplo, para estimar el pardeamiento de un producto independientemente de la textura de la superficie, lo que es difícil de realizar usando el colorímetro tradicional. Se puede también utilizar para detectar, medir y caracterizar daños externos, manchas o estados de madurez o diferenciar entre diferentes partes de la composición de los alimentos. La aplicación se puede descargar desde la página web http:\\www.cofilab.com así como una colección de imágenes de prueba 2020-11-27T09:52:41Z 2020-11-27T09:52:41Z 2016 conferenceObject Albert, F., Aleixos, N., Cubero, S., Bataller, C., Munera, S. & Blasco, J. (2016). Análisis de algunas características externas de los alimentos mediante análisis de imágenes utilizando Food- ColorInspector. En:"VIII Congreso Ibérico de Agroingeniería. Retos de la Nueva Agricultura Mediterránea", (ed. UMH), pp 1039-1045. Congreso celebrado en 2015. Orihuela-Algorfa. 978-84-16024-30-8 http://hdl.handle.net/20.500.11939/6836 https://innovacionumh.es/editorial/VIII Congreso Iberico de Agroingenieria.pdf#page=1039 es VIII Congreso Ibérico de Agroingeniería Orihuela-Algorfa Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ openAccess UMH (Universidad Miguel Hernández) electronico |
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