Aplicando redes BPN para determinar áreas no deseadas en quinotos: resultados gráficos

Abstract

El bajo costo de las cámaras digitales hace atractivo el uso de la segmentación de imágenes a color para evaluar la calidad de alimentos como ser los citrus. Para implementar un sistema automático de clasificación se requiere explicitar el conocimiento presente en las personas y caracterizar la variación de color en áreas de similar aceptabilidad atendiendo la profundidad de color con que se capturan las imágenes. En este trabajo evaluaremos algunas redes BPN aplicadas a la diferenciación de áreas con colores deseables de aquellas con colores que corresponden a defectos como ser manchas o áreas no lo suficientemente maduras. Se pondrá énfasis en la aplicabilidad de la técnica y se profundizará en la descripción del espacio de decisión a aprender, los efectos de las representaciones en espacio de color RGB y L* a* b * y la calidad de los resultados obtenidos. Concluiremos que el enfoque es viable y perfeccionable atendiendo la discretización de las salidas de la red, la variedad de entradas usadas y el interés en disminuir cada tipo de error y la complejidad de la red usada.