Fruit Maturity Estimation based on Color Scales

Color is an important parameter used to estimate fruit maturity and optimal harvest time. In this paper a general methodology for estimating fruit maturity based on the development of a color scale is proposed. Maturity estimation is performed by computing of the fruit representative color and its comparison with the colors of the scale. In experimentation the case of grape maturity estimation based on seed color is presented. The method is simple and eff ective, allowing its application in the real processes.Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Mecanización en la cosecha de frambuesas de pequeños agricultores

El objetivo de este trabajo es establecer una aproximación a la mecanización en la cosecha de frambuesas (Rubus idaeus) de pequeños agricultores de Chile. Para ello se realizó una revisión bibliográfica de documentos, de los cuales se pudo establecer las dificultades, necesidades y conocimientos necesarios para llevar a cabo este tipo de manejo. La falta de variedades adecuadas y el establecimiento incompatible del cultivo a las exigencias de la mecanización son una de las principales limitantes al momento de implementar esta tecnología. La maquinaria disponible se limita a vibradores y sacudidores por aire forzado, las cuales se pueden regular a las exigencias que se demandan. La madurez poco uniforme de este cultivo hace necesario determinar la fuerza de retención de la fruta, que es la principal variable dentro de la cosecha, y determina el régimen de vibración de las cosechadoras. Una cosecha eficiente es la que obtiene un gran número de frutos maduros con un despreciable porcentaje de frutos verdes recolectados. Para lograr esto, se necesita el continuo mejoramiento dentro de las variedades y las tecnologías de recolecció

A Method to estimate Grape Phenolic Maturity based on Color Features

The phenolic ripeness of the grape is one of the most important parameters to determine the optimal time for harvest. A recent line of studies proposes visual seed inspection by a trained expert to determine Phenolic Maturity. In this paper a innovative method to estimate the Grape Phenolic Maturity based in digital images is presented. Three classes of seed are de ned (immature, mature and overmature) by the expert (enologist) involved in the research. A robust method of segmentation was proposed. The classi cation of seeds according to their degree of maturity was performed by a Arti cial Neural Network. Descriptor used by the Neural Networks corresponds to a histogram of the occur- rence of colors in a color scale. The method as a whole proved to be simple and e ffective in the classi ffication of seeds. Therefore, it is possible to visualize the implementation of the method in real conditions due the high performance obtained.Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

A Method to estimate Grape Phenolic Maturity based on Color Features

The phenolic ripeness of the grape is one of the most important parameters to determine the optimal time for harvest. A recent line of studies proposes visual seed inspection by a trained expert to determine Phenolic Maturity. In this paper a innovative method to estimate the Grape Phenolic Maturity based in digital images is presented. Three classes of seed are de ned (immature, mature and overmature) by the expert (enologist) involved in the research. A robust method of segmentation was proposed. The classi cation of seeds according to their degree of maturity was performed by a Arti cial Neural Network. Descriptor used by the Neural Networks corresponds to a histogram of the occur- rence of colors in a color scale. The method as a whole proved to be simple and e ffective in the classi ffication of seeds. Therefore, it is possible to visualize the implementation of the method in real conditions due the high performance obtained.Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Olive Ripening Phase Estimation based on Neural Networks

Color of fruits is a relevant parameter to determine ripeness and optimal harvest time. For olives 6 ripening phases based on skin color distribution have been defined. A widely used method by the olive oil and table olives producers is to inspect the olive surface, and estimate the color and ripening phase visually. This method is simple but it is highly subjective and imprecise. This paper proposes a computational method to estimate the color and ripeness of an olive using digital images. A color scale for olives by means of samples of all ripening phases was developed. To represent the olive color, the histogram of the skin color was proposed as a descriptor. To decide the ripening phase, a classifier based on Neural Networks was implemented. The method allows estimating simply and accurately the olive ripening state, which enables to implement it in real production systems.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Fruit Maturity Estimation based on Color Scales

Color is an important parameter used to estimate fruit maturity and optimal harvest time. In this paper a general methodology for estimating fruit maturity based on the development of a color scale is proposed. Maturity estimation is performed by computing of the fruit representative color and its comparison with the colors of the scale. In experimentation the case of grape maturity estimation based on seed color is presented. The method is simple and eff ective, allowing its application in the real processes.Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Caracterizacion de la fertilidad de yemas, componentes del rendimiento y estructura de racimo del cultivar Carmenere (Vitis vinifera L.) bajo clima templado calido.

44 p.Con el objetivo de caracterizar en forma especifica la fertilidad de yemas del cultivar Carménère (Vitis vinifera L), se estudió la brotación, fertilidad práctica de yemas, componentes del rendimiento, estructura de racimos y nivel de producción alcanzado por sus yemas en cada diferente posición nodal. El ensayo fue ejecutado durante la temporada de producción 2005- 2006 en la “Viña Yuglandáceas” (35° 37’ latitud sur, 71° 46’ longitud oeste) ubicada a 20 km al sur de la ciudad de San Javier, región del Maule, dentro de una zona climática de carácter templado-cálido. Las plantas, de cinco años al inicio de este ensayo estaban conducidas en espaldera vertical simple y fueron sometidas a poda Guyot doble, con doce yemas de largo cada cargador y dos yemas cada pitón de reemplazo. Se analizó un total de 12 tratamientos, los que correspondieron a las posiciones nodales de las yemas dentro del cargador frutal; a la totalidad de los tratamientos se les evaluó la fertilidad de yemas, el porcentaje de brotación, el peso de racimos, el numero de bayas por racimo, la distribución del racimo tanto en número de bayas, como en peso de bayas de tres rangos diferentes de calibres, el largo del raquis principal, el número y largo de los brazos primarios, la concentración de azucares, el ph y la acidez total .La brotación de yemas alcanzó un promedio de 87,3% en el pitón de reemplazo y de un 79,9% dentro del cargador; con valores extremos en las posiciones nodales uno y doce que alcanzaron una brotación de 57,3% y 98,7% respectivamente. La fertilidad de yemas por otro lado, alcanzó un promedio de 1,3 racimos/yema dentro del cargador y de 1,0 dentro del pitón de reemplazo, que al igual que en la brotación de yemas, favoreció a las posiciones nodales más distales del cargador en donde la onceava posición nodal alcanzo 1,7 racimos/yemas, que superan los 0,8 racimos/yema alcanzado por la primera posición nodal. En cuanto a la estructura del racimo, éste posee un raquis de 17,9 cm de largo, con 3,3 brazos primarios por racimo, los que miden en promedio 4,0 cm de largo; su peso promedio alcanzo los 139,8 gramos, el cual se explica principalmente por el número de brazos primarios (r2 = 75,5%) y luego por el número de bayas totales que presenta cada racimo (r2 = 67,4%). Todas las características que definen su estructura (peso del racimo, número de bayas por racimo, largo del raquis principal, largo y número de brazos primarios), al igual que la brotación y fertilidad de yemas, tienden a un aumento progresivo a medida que se avanza en la posición nodal dentro del cargador, logrando los valores más elevados en el tercio final de éste

Validacion del modelo de jarvis para estimar la resistencia estomatica de la cubierta vegetal a la transferencia de vapor de agua en vitis vinifera cv. Cabernet Sauvignon.

Resumen(Spanish, English)34 p.Con el objetivo de validar el modelo de Jarvis, que simula la resistencia estomática de la cubierta vegetal a la transferencia de vapor de agua (Rcv), variable de entrada en la ecuación de Penman-Montieth para estimar la evapotranspiración, se realizó un ensayo en vides cv. Cabernet Sauvignon. El ensayo se estableció en la Estación Experimental de la Universidad de Talca en Panguilemo, VII región, (36° 26´LS, 71°41´LW. 110 m.s.n.m), durante la temporada agrícola 2003-2004. El modelo fue evaluado en 2 niveles de estrés hídrico: sin estrés (T1) y con estrés hídrico (T2) respectivamente. Los resultados indican que el modelo en ambos tratamientos fue capaz de predecir la Rcv. En el tratamiento T1, el modelo predijo la Rcv con un coeficiente de determinación (r2) de 0,53 y una desviación estándar del error (DEE) de 17 s m-1. Por otro lado para el tratamiento T2 , el modelo predijo la Rcv presentando un r2 de 0,66 y una DEE de 33 s m-1. De acuerdo a estos resultados, el modelo de Jarvis es adecuado para simular la Rcv en viñas sometidas a un déficit hídrico

A Method to Construct Fruit Maturity Color Scales based on Support Vector Machines for Regression: Application to Olives and Grape Seeds

Color scales are a powerful tool used in agriculture for estimate maturity of fruits. Fruit maturity is an important parameter to determine the harvest time. Typically, to obtain the maturity grade, a human expert visually associates the fruit color with a color present in the scale. In this paper, a computer-based method to create color scales is proposed. The proposed method performs a multidimensional regression based on Support Vector Regression (SVR) to generate color scales. The experimen-tation considers two color scales examples, the first one for grape seeds, the second one for olives. Grape seed data set contains 250 samples and olives data set has 200 samples. Color scales developed by SVR were validated through K-fold Cross Vali-dation method, using mean squared error as performance function. The proposed method generates scales that adequately follow the evolution of color in the fruit maturity process, provides a tool to define different phenolic pre-harvest stages, which may be of interest to the human expert.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

A Method to estimate Grape Phenolic Maturity based on Color Features

The phenolic ripeness of the grape is one of the most important parameters to determine the optimal time for harvest. A recent line of studies proposes visual seed inspection by a trained expert to determine Phenolic Maturity. In this paper a innovative method to estimate the Grape Phenolic Maturity based in digital images is presented. Three classes of seed are de ned (immature, mature and overmature) by the expert (enologist) involved in the research. A robust method of segmentation was proposed. The classi cation of seeds according to their degree of maturity was performed by a Arti cial Neural Network. Descriptor used by the Neural Networks corresponds to a histogram of the occur- rence of colors in a color scale. The method as a whole proved to be simple and e ffective in the classi ffication of seeds. Therefore, it is possible to visualize the implementation of the method in real conditions due the high performance obtained.Eje: XII Workshop de Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI