Desarrollo de un método automático para clasificar por calibre citrus aurantifolia basado en procesamiento digital de imágenes

La exportación en el sector agroindustrial es una de las economías que muestra mayor crecimiento anual, por lo cual se requiere de mecanismos que ayuden a sostener dicho crecimiento en el tiempo, dentro de dichos mecanismos la innovación y uso de tecnología se presentan como alternativa. La clasificación del limón (citrus aurantifolia) por calibre (tamaño) es un paso importante en el proceso de exportación en las empresas agroindustriales. El tamaño define las condiciones de almacenamiento, traslado y al mercado que se exporta. Así mismo el tamaño define el tipo de producto aceptado, este es conocido como calibre extra, calibre primera y calibre segunda. Esta clasificación se realiza de manera manual y conlleva cierta ineficacia al realizarla, dado que pasa por cansancio y problemas de visión por parte de los trabajadores, lo que deriva a una apreciación equivocada del tamaño. En este sentido, varias técnicas de inteligencia artificial fueron desarrolladas basadas en procesamiento de imágenes, sin embargo, estos trabajos son direccionados a uso de equipos de alto costo en la implementación por lo que se requiere mecanismos que ayuden a lograr la clasificación automática y mejorar la eficiencia, con bajo costo y que sea fácil de implementar. En esta investigación se desarrolló un método automático para clasificar citrus aurantifolia. Para ello se fabricó un artefacto para adquirir las imágenes y con las cuales se construyó una base de datos con 270 imágenes digitales de citrus aurantifolia, las cuales se separaron en 3 carpetas con las imágenes correspondientes de acuerdo al calibre tomado de forma manual de cada limón. Para el procesamiento de la imagen se tomó el canal azul a partir del cual se realizó la segmentación mediante OTSU para luego obtener la región de interés mediante una operación morfológica en el cual se obtuvo el máximo número de píxeles y el mínimo número de píxeles de las imágenes de limón por cada calibre. Con esta información se construyó el árbol de decisiones del cual se basó el algoritmo de clasificación automática desarrollado. En la fase de prueba se obtuvo una precisión de 100% al clasificar citrus aurantifolia por cada calibre. Finalmente se demostró que el método es eficiente para la clasificación por calibre de citrus aurantifolia.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient

Shortest Route at Dynamic Location with Node Combination-Dijkstra Algorithm

Abstract— Online transportation has become a basic requirement of the general public in support of all activities to go to work, school or vacation to the sights. Public transportation services compete to provide the best service so that consumers feel comfortable using the services offered, so that all activities are noticed, one of them is the search for the shortest route in picking the buyer or delivering to the destination. Node Combination method can minimize memory usage and this methode is more optimal when compared to A* and Ant Colony in the shortest route search like Dijkstra algorithm, but can’t store the history node that has been passed. Therefore, using node combination algorithm is very good in searching the shortest distance is not the shortest route. This paper is structured to modify the node combination algorithm to solve the problem of finding the shortest route at the dynamic location obtained from the transport fleet by displaying the nodes that have the shortest distance and will be implemented in the geographic information system in the form of map to facilitate the use of the system. Keywords— Shortest Path, Algorithm Dijkstra, Node Combination, Dynamic Location (key words