Desarrollo de un sistema automático de clasificación y estimación de parámetros de calidad de granos de soja

Abstract

En la actualidad, las tecnologías de la información están siendo aplicadas para la automatización diversas tareas del ámbito público y privado. En este sentido, este proyecto pretende el uso de técnicas basadas en procesamiento de imágenes y aprendizaje automático para el reconocimiento de muestras de granos de soja. El proceso de clasificación manual consiste en la inspección visual y pesaje de los granos de la muestra realizado por un operador experto en granos. De acuerdo a esta inspección el operador decide si la muestra cumple con los requisitos de la norma de aprobación correspondiente, donde se establecen los márgenes de tolerancia en peso y composición de la misma. El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema que sea capaz de determinar en forma automática el tipo y peso de granos en una muestra que puede estar compuesta por granos de soja, chamico, y otros elementos. La metodología apunta al desarrollo de prototipos incrementales de los módulos propuestos para el sistema. Los resultados muestran que el modelo de clasificación implementado posee la capacidad de clasificar granos de soja sanos, soja partida, soja quebrada y chamico, con un nivel de exactitud aceptable. Este proyecto está enmarcado en un convenio especifico entre el Laboratorio de Ciencias de las Imágenes, la Universidad Nacional del Sur y la empresa Acondicionadora de Cereales Bahía S.A.