Estimación de los componentes del racimo mediante análisis de imagen
El peso de baya, así como el número de bayas y peso del racimo son parámetros fundamentales en la estimación del rendimiento en la industria vitivinícola y de uva de mesa. En la actualidad, los métodos utilizados para estimar y predecir el rendimiento productivo del viñedo son destructivos, lento...
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| Format: | Objeto de conferencia |
| Language: | Español |
| Published: |
SECH
2021
|
| Subjects: | |
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| author | Diago-Santamaría, María P. Tardáguila, Javier Aleixos, Nuria Prats-Montalbán, José M. Millan, Borja Cubero, Sergio Blasco, José |
| author2 | Martín-Rueda, Ignacio |
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| description | El peso de baya, así como el número de bayas y peso del racimo son
parámetros fundamentales en la estimación del rendimiento en la industria
vitivinícola y de uva de mesa. En la actualidad, los métodos utilizados para estimar y
predecir el rendimiento productivo del viñedo son destructivos, lentos, y requieren
elevada cantidad de mano de obra. En este trabajo se presenta una nueva
metodología, basada en el análisis de imagen, para determinar los componentes del
racimo de forma rápida y económica.
Se fotografiaron racimos de siete variedades de uva (Vitis vinifera L.)
distintas en condiciones de laboratorio y se determinaron los componentes del
racimo de forma manual después de la adquisición de imágenes. El tratamiento de
las imágenes incluyó el desarrollo de dos algoritmos basados en las estrategias de
Canny y LIP (Logarithmic Image Processing) para encontrar los contornos de las
bayas, como paso previo a la detección de las mismas mediante la Transformada de
Hough. Asimismo, se comparó la capacidad de los algoritmos desarrollados
utilizando una única imagen por racimo o cuatro imágenes por racimo, obtenidas de
diferentes orientaciones. Los mejores resultados (R2
entre 69%-95% en detección
del número de bayas por racimo, y R2 entre 65%-97% en la estimación del peso de
racimo) se obtuvieron utilizando cuatro imágenes por racimo y aplicando el
algoritmo de Canny. Asimismo, la capacidad del modelo basado en análisis de
imagen para predecir el peso de baya fue 84%.
La novedosa metodología desarrollada y presentada en este trabajo ha
permitido la estimación de los componentes del racimo de forma rápida y económica,
en comparación con los métodos manuales actuales. |
| format | Objeto de conferencia |
| id | ReDivia7126 |
| institution | Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) |
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| spelling | ReDivia71262025-04-25T14:51:27Z Estimación de los componentes del racimo mediante análisis de imagen Diago-Santamaría, María P. Tardáguila, Javier Aleixos, Nuria Prats-Montalbán, José M. Millan, Borja Cubero, Sergio Blasco, José Martín-Rueda, Ignacio Peso del racimo Número de bayas por racimo Peso de baya Transformada de Hough N01 Agricultural engineering F60 Plant physiology and biochemistry Q04 Food composition Vitis vinifera El peso de baya, así como el número de bayas y peso del racimo son parámetros fundamentales en la estimación del rendimiento en la industria vitivinícola y de uva de mesa. En la actualidad, los métodos utilizados para estimar y predecir el rendimiento productivo del viñedo son destructivos, lentos, y requieren elevada cantidad de mano de obra. En este trabajo se presenta una nueva metodología, basada en el análisis de imagen, para determinar los componentes del racimo de forma rápida y económica. Se fotografiaron racimos de siete variedades de uva (Vitis vinifera L.) distintas en condiciones de laboratorio y se determinaron los componentes del racimo de forma manual después de la adquisición de imágenes. El tratamiento de las imágenes incluyó el desarrollo de dos algoritmos basados en las estrategias de Canny y LIP (Logarithmic Image Processing) para encontrar los contornos de las bayas, como paso previo a la detección de las mismas mediante la Transformada de Hough. Asimismo, se comparó la capacidad de los algoritmos desarrollados utilizando una única imagen por racimo o cuatro imágenes por racimo, obtenidas de diferentes orientaciones. Los mejores resultados (R2 entre 69%-95% en detección del número de bayas por racimo, y R2 entre 65%-97% en la estimación del peso de racimo) se obtuvieron utilizando cuatro imágenes por racimo y aplicando el algoritmo de Canny. Asimismo, la capacidad del modelo basado en análisis de imagen para predecir el peso de baya fue 84%. La novedosa metodología desarrollada y presentada en este trabajo ha permitido la estimación de los componentes del racimo de forma rápida y económica, en comparación con los métodos manuales actuales. 2021-02-25T13:31:24Z 2021-02-25T13:31:24Z 2014 conferenceObject Diago, M. P., Tardáguila, J., Aleixos, N., Prats-Montalbán, M., Millán, B., Cubero, S. et al. (2014). Estimación de los componentes del racimo mediante análisis de imagen.. En: García-Escudero, E. & Martín-Rueda, I. (Eds.), Actas de Horticultura, 70, 159. Logroño: Consejería de Agricultura, Ganadería y Medio Ambiente-SECH, 2014. 978-84-8125-675-8 http://hdl.handle.net/20.500.11939/7126 http://www.sech.info/ACTAS/Acta%20n%C2%BA%2070.%20I%20Jornada%20del%20grupo%20de%20Viticultura%20y%20Enolog%C3%ADa/Actas%20Horticultura%2070.pdf#page=156 es 2014-11-19 I Jornadas del Grupo de Viticultura y Enología de la SECH ‐ Retos Actuales de I+D en Viticultura Logroño, España Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ openAccess SECH electronico |
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