Assessment of external and internal quality of blueberries using images.
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2013
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Abstract
Durante el almacenamiento y el transporte de los arándanos, algunos defectos de la fruta pueden provocar rechazos en algún momento de su comercialización haciendo valiosos los estudios sobre metodologías no destructivas para su evaluación externa e interna durante su poscosecha. De este modo, al ser implementadas, la calidad podría mejorar. La presente tesis tuvo dos ejes principales: la evaluación externa de la calidad de arándanos poscosecha con técnicas de reconocimiento de patrones de imágenes a color, y la evaluación de su calidad interna utilizando imágenes híper espectrales para la construcción de modelos predictivos. Para la evaluación externa de la calidad en arándanos, se implementó un reconocimiento estadístico de patrones para detectar automáticamente las dos principales orientaciones (pedicelo y cáliz) y tres de los defectos más comunes: arándanos con desarrollo de hongos, encogimiento por deshidratación y arándanos con impactos mecánicos o comprimidos. En primer lugar, se adquirieron imágenes de grupos de arándanos clasificados en las dos orientaciones y en las cuatro clases de defectos de arándanos poscosecha (incluida la clase control). Luego de la adquisición, se extrajeron características cromáticas y geométricas para posteriormente seleccionarlas utilizando el algoritmo de "búsqueda secuencial hacia adelante". Estas características seleccionadas fueron utilizadas para entrenar distintos tipos de clasificadores y determinar cuál de ellos entregaba la mejor clasificación.
Description
Tesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013