Olive-Fruit Variety Classification by Means of Image Processing and Convolutional Neural Networks

The automation of classifcation and grading of horticultural products attending to different features comprises a major challenge in food industry. Thus, focused on the olive sector, which boasts of a huge range of cultivars, it is proposed a methodology for olive-fruit variety classifcation, approaching it as an image classifcation problem. To that purpose, 2,800 fruits belonging to seven different olive varieties were photographed. After processing these initial captures by means of image processing techniques, the resulting set of images of individual fruits were used to train, and continuedly to externally validate, the implementations of six different Convolutional Neural Networks architectures. This, in order to compute the classifers with which perform the variety categorization of the fruits. Remarkable hit rates were obtained after testing the classifers on the corresponding external validation sets. Thus, it was yielded a top accuracy of 95.91% when using the Inception-ResnetV2 architecture. The results suggest that the proposed methodology, once integrated into industrial conveyor belts, promises to be an advanced solution to postharvest olive-fruit processing and classifcation

A New Low-Cost Device Based on Thermal Infrared Sensors for Olive Tree Canopy Temperature Measurement andWater Status Monitoring

In recent years, many olive orchards, which are a major crop in the Mediterranean basin, have been converted into intensive or super high-density hedgerow systems. This configuration is more e cient in terms of yield per hectare, but at the same time the water requirements are higher than in traditional grove arrangements. Moreover, irrigation regulations have a high environmental (through water use optimization) impact and influence on crop quality and yield. The mapping of (spatio-temporal) variability with conventional water stress assessment methods is impractical due to time and labor constraints, which often involve staff training. To address this problem, this work presents the development of a new low-cost device based on a thermal infrared (IR) sensor for the measurement of olive tree canopy temperature and monitoring of water status. The performance of the developed device was compared to a commercial thermal camera. Furthermore, the proposed device was evaluated in a commercially managed olive orchard, where two different irrigation treatments were established: a full irrigation treatment (FI) and a regulated deficit irrigation (RDC), aimed at covering 100% and 50% of crop evapotranspiration (ETc), respectively. Predawn leaf water potential (YPD) and stomatal conductance (gs), two widely accepted indicators for crop water status, were regressed to the measured canopy temperature. The results were promising, reaching a coeffcient of determination R2 > 0.80. On the other hand, the crop water stress index (CWSI) was also calculated, resulting in a coeffcient of determination R2 > 0.79. The outcomes provided by the developed device support its suitability for fast, low-cost, and reliable estimation of an olive orchard’s water status, even suppressing the need for supervised acquisition of reference temperatures. The newly developed device can be used for water management, reducing water usage, and for overall improvements to olive orchard management.The research and APC were funded by the Interreg Cooperation Program V-A SPAIN-PORTUGAL (POCTEP) 2014–2020 and co-financed with ERDF (European Regional Development Fund), grant number 0155_TECNOLIVO_6_E, within the scope of the TecnOlivo Project. Dr. Borja Millán is funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation, and Universities through a Juan de la Cierva-Formación Grant (FJCI-2017-31824).The research and APC were funded by the Interreg Cooperation Program V-A SPAIN-PORTUGAL (POCTEP) 2014–2020 and co-financed with ERDF (European Regional Development Fund), grant number 0155_TECNOLIVO_6_E, within the scope of the TecnOlivo Project. Dr. Borja Mill á n is funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation, and Universities through a Juan de la Cierva-Formaci ó n Grant (FJCI-2017-31824)

A preliminary evaluation of a low-cost multispectral sensor for non-destructive evaluation of olive fruits’ fat content

[Abstract] This study presents a preliminary evaluation of a low-cost multispectral device for the non-destructive assessment of olive fruits’ fat content. The developed device integrates a multispectral sensor, with a spectral response of 18 channels falling in a range from 410 to 940 nm, a calibrated light source, and a programmable board, in a ‘gun’-shaped device whose trigger activates sample reading. The device was used to measure 50 intact olive samples, which were subsequently chemically analysed to determine their actual fat content. Then, the multispectral readings from the 18 channels were used as input variables to train a neural network, using the actual fat content registers as reference data. The measured results, in terms of root-mean-square-error and coefficient of determination, shows promising capabilities of the developed low-cost device in the prediction of fat content of intact olives, what stands up for further development and experimentation.This work was supported by grant PID2020- 119217RA-I00 funded by MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033, and grant IJC2019-040114-I funded by MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033, and also by project TIColiVA with grant P18-RTJ-4539 funded by the Regional Government of Andalusia through the “PAIDI, Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación”. The authors would also like to thank “Cooperativa Nuestra Señora de la Oliva”, for generously providing the olive samples with which this research was conducted.Ministerio de Ciencia e Innovación; 10.13039/501100011033Junta de Andalucía; P18-RTJ-453

Identificación y conteo de aceitunas en imágenes digitales tomadas en el olivar mediante morfología matemática y redes neuronales convolucionales

La estimación precoz y precisa de la producción es un objetivo muy codiciado en la agricultura moderna. En el caso de la olivicultura, ello toma una especial relevancia debido al alto valor económico que alcanza su producción. Este artículo presenta una metodología enfocada a lograr dicho objetivo. Concretamente, se propone un algoritmo de visión artificial capaz de detectar las aceitunas visibles en una imagen digital de un árbol de olivo, tomada directamente en campo, de noche y con iluminación artificial. En primera instancia, esta imagen es preprocesada mediante técnicas de morfología matemática y filtrado estadístico para, a partir de ella, obtener un conjunto de subimágenes con alta probabilidad de contener una aceituna. Este preprocesamiento reduce el espacio potencial de búsqueda en una magnitud de 103. A continuación, estas subimágenes son clasificadas por una red neuronal convolucional como ‘aceituna’ o ‘descarte’. De un total de 304.483 subimágenes, extraídas de 21 imágenes, la red clasificó correctamente el 98,23%, y arrojó un coeficiente de determinación R2 igual a 0,9875, al enfrentar el número de aceitunas detectadas con el obtenido manualmente. Esta precisión alcanzada indica que el algoritmo desarrollado constituye un paso certero en la implementación de un futuro sistema de estimación de la producción de cultivos de olivo.Early and accurate yield estimation is a very valued objective for modern agriculture. In the case of oliviculture, it is especially relevant due to the high economic value of its production. This paper presents a methodology aimed at achieving that end. Concretely, it comprises an artificial vision algorithm able to detect those olives that are visible in a digital image of an olive tree, captured directly in the field, at night-time and with artificial illumination. First, the image is preprocessed by means of mathematical morphology techniques and statistical filtering to, from this output, generate a subset of images with high probability of containing an olive. Thus, this preprocessing reduces the search space in a magnitude of 103. Next, these subimages are classified by a convolutional neural network as ‘olive’ or ‘discarded’. From a total of 304,483 subimages, extracted from 21 images, the net correctly classified 98.23% of cases, and gave a coefficient of determination R2 of 0.9875 when facing the number of detected olives to the real one. This achieved accuracy indicates that the found algorithm constitutes a solid step towards the implementation of a future system for early yield estimation of olive orchard

Sustainable Urban Race, una propuesta para el fomento de vocaciones científico-técnicas

Comunicación presentada a las XXXIX Jornadas de Automática, celebradas en Badajoz del 5 al 7 de Septiembre de 2018 y organizada por la Universidad de ExtremaduraEl objetivo fundamental del proyecto Competición de vehículos solares para el fomento de las vocaciones científico-técnicas mediante el aprendizaje basado en proyectos - SUR18 es aumentar el interés por la ciencia y la tecnología entre los estudiantes de ESO, Formación Profesional y Bachillerato. Para la consecución de este objetivo se ha planteado la participación de institutos y centros de formación en el diseño y construcción de un vehículo eléctrico eficiente para el transporte de al menos una persona en ambiente urbano, empleando la metodología de aprendizaje basado en proyectos. Además se han incluido una serie de retos o desafíos tecnológicos que los equipos debían superar. Los resultados se han presentado en una competición abierta al público, que ha tenido lugar en Huelva el día 1 de junio de 2018.The fundamental objective of the project Solar Vehicle Competition for the promotion of scientific-technical vocations through project-based learning - SUR18 is to increase interest in science and technology among pre-university students. To achieve this objective, the participation of pre-university centers in the design and construction of an efficient electric vehicle for the transport of at least one person in an urban environment has been proposed, using the project-based learning methodology. In addition, a series of technological challenges that the teams had to overcome have been included. The results have been presented in a competition open to the public, which took place in Huelva on June 1, 2018.Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad. Proyecto “Competición de vehículos solares para el fomento de las vocaciones científico- técnicas mediante el aprendizaje basado en proyectos”- SUR1

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Visión por Computador en la Olivicultura. Contribuciones a la Estimación Postcosecha de Características Individuales de Aceitunas, a la Predicción de Producción, y a la Caracterización Individual de Olivos a partir de Imágenes Aéreas, mediante Técnicas de Análisis de Imagen

Actualmente, el cultivo del olivo (Olea europaea) ocupa una importante posición dentro de la actividad agrícola a nivel internacional. Sin embargo, a pesar de sus volúmenes de producción, y de la dimensión del mercado generado alrededor del aceite de oliva y las aceitunas de mesar principales productos derivados de dicho cultivo, la oleicultura y la industria que de ella deriva siguen estando sujetas a formas tradicionales de explotación, Por otra parte, el uso de técnicas basadas en Visión por Computador (VC) ha cobrado una gran importancia dentro de la agricultura y la industria agroalimentaria. De hecho, éste se ha convertido en un importante foco de investigación, y en la actualidad pueden encontrarse una gran cantidad de publicaciones que se centran en el estudio y aplicabilidad de esta tecnología en sector agrícola, dentro del ámbito de la agricultura de precisión, y en el tratamiento poscosecha de productos hortícolas. La oleicultura puede beneficiarse de este tipo de técnicas, con objeto de mejorar sus procesos de producción, Esta Tesis, presentada como un compendio de artículos publicados en revistas de alto impacto, comprende la investigación realizada durante los últimos tres años dirigida a validar el uso de esta tecnología dentro del sector olivarero, Con dicho objetivo, se han abordado tres distintas líneas de investigación. En primer lugar, la investigación se centró en el uso de técnicas de VC para apoyar tareas de poscosecha. En concreto, se emprendió el desarrollo de metodologías para la detección de aceitunas en imágenes digitales tomadas en laboratorio, y la posterior estimación del tamaño y peso de cada fruto, buscando automatizar su categorización. Tras comprobar con éxito la viabilidad del uso de técnicas de análisis de imagen y de modelización lineal para alcanzar dicho objetivo, se exploró el uso de Redes Neuronales Convolucionales (RNC) para generar clasificadores de imagen capaces de etiquetar cada región de píxeles perteneciente a un fruto de acuerdo con la variedad de aceituna a la que potencialmente pertenece. Así, se logró prototipar un sistema integral de Visión Artificial, capaz de realizar la captura de imágenes de aceitunas, la detección automática y caracterización morfológica de éstas, y su clasificación atendiendo a su variedad. Como segundo hito, la investigación abordó al desarrollo de una metodología para la detección de frutos en los propios árboles, en imágenes de olivos tomadas directamente en la zona de cultivo, como primer paso en la obtención de una solución con la que automatizar, mediante técnicas de VCt la estimación precosecha del rendimiento del olivar. Esta información, de gran valor para los agricultores, es tradicionalmente realizada de forma manual, observando la cantidad de fruto visible directamente en el árbol, con todos los inconvenientes que esto conlleva, La investigación resultó en un algoritmo capaz de detectar aceitunas visibles en imágenes digitales de olivos tornadas por la noche y con iluminación artificial, mediante la aplicación de clasificadores de imagen basados en RNCs. Por último, se estudió la aplicabilidad de sistemas basados en el uso de imágenes aéreas en el sector olivícola. Para ello, se realizaron distintos experimentos dirigidos al desarrollo de metodologías basadas en VC que permitiera la detección automática y caracterización morfológica de olivos en capturas aéreas. Esta investigación resultó en un novedoso procedimiento que, a partir de imágenes aéreas multiespectrales, utiliza técnicas fotogramétricas para generar representaciones tridimensionales de las zonas de cultivo bajo estudio. Estas estructuras de datos son procesadas mediante morfología maternática para segmentar individualmente las áreas de proyección de las copas de los árboles que aparece en dichas representaciones, permitiendo así la estimación de las características dendrométrjcas de cada planta en relación a su dosel.At present, the cultivation of the olive tree (Olea europaea) occupies a position of great importance in agriculture at international level. However, despite its production volumes, and the size of the market generated around olive oil and table olives, the main products derived from this crop, the olive growing as well as the industry that derives from it continue to be subject to traditional forms of exploitation. On the other hand, the use of Computer Vision (CV) -based techniques has gained momentum within agriculture and the agro-food industry in the past few years. In fact, it has become an important focus of research, and it can be found a considerable number of publications that focus on the study and applicability of this technology in farming, always within the framework of precision agriculture, as well as in the treatment and handling of horticultural products. Oliviculture can benefit from the use of such techniques in order to enhance its production processes. Given this context, this Thesis, presented as a collection of articles published in high-impact journals, comprises a research conducted during the last three years, aimed at assessing the use of these kind of technology within the olive sector. To this end, three lines of research were considered. Firstly, investigation focused on the use of CV techniques to support post-harvest tasks. Specifically, it was proposed the development of methodologies for detecting olive fruits in digital images taken in laboratory, and the estimation of the mass and size of each of them, thus enabling the possibility of automating their grading. Thus, after successfully testing the feasibility of applying image analysis techniques and linear feature modelling to reach that goal, Convolutional Neural Network (CNN) technologies were explored for the purpose of generating image classifiers, capable of categorising each individual fruit-pixel region regarding olive variety, As an end result, it was achieved a comprehensive framework for accurately detecting and grading olive-fruits, and for classifying them attending to their variety, with the possibility of being implemented in a real environment, integrated into the conveyor belts which transport the fruits. As a second milestone, research was aimed at developing a methodology for detecting fruits on the trees themselves, in images of olives directly taken in the orchards, as a first step in the development of a solution to automate the in-the-field- yield estimation by means of CV techniques. Early preharvest yield estimation is a valuable measure for farmers, but they have traditionally addressed such estimation by observing the amount of visible fruit directly in the field. That said, the investigation resulted in an algorithm able to detect visible olives in digital images of olive trees captured directly in the field, at night-time with artificial illumination, by applying CNNbased image classifiers. Finally, the use of remotely sensed aerial imagery within the olive sector was addressed. Thus, a set of experiments were conducted in an attempt to develop a methodology that would allow the identification of olives in aerial images, subsequently enabling the possibility of estimating individual tree features. As a result, it was presented a novel methodology which, starting from multispectral aerial captures, uses photogrammetric techniques to generate three-dimensional representations of the cultivation areas under study. These representations are processed by means of morphological image analysis, in order to individually segment the crown projection area of each tree appearing in such representations, thus enabling the estimation of dendrometric characteristics of each plant regarding its individual canopy

Automatic Counting and Individual Size and Mass Estimation of Olive-Fruits Through Computer Vision Techniques

Fruit grading is an essential post-harvest task in the olive industry, where size-and-mass based fruit classi cation is especially important when processing high-quality table olives.Within this context, this research presents a new methodology aimed at supporting accurate automatic olive-fruit grading by using computer vision techniques and feature modeling. For its development, a total of 3600 olive-fruits from nine varieties were photographed, stochastically distributing the individuals on the scene, using an ad-hoc designed an imaging chamber. Then, an image analysis algorithm, based on mathematical morphology, was designed to individually segment olives and extract descriptive features to estimate their major and minor axes and their mass. Regarding its accuracy for the individual segmentation of olive-fruits, the algorithm was proven through 117 captures containing 11 606 fruits, producing only six fruit-segmentation mistakes. Furthermore, by linearly correlating the data obtained by image analysis and the corresponding reference measurements, models for estimating the three features were computed. Then, the models were tested on 2700 external validation samples, giving relative errors below 0.80% and 1.05% for the estimation of the major and minor axis length for all varieties, respectively. In the case of estimating olive-fruit mass, the models provided relative errors never exceeding 1.16%. The ability of the developed algorithm to individually segment olives stochastically positioned, along with the lowerror rates of around 1% reported by the estimation models for the three features, makes the methodology a promising alternative to be integrated into a newgeneration of improved and non-invasive olive classi cation machines. The newdeveloped system has been registered in the Spanish Patent and Trademark Of ce with the number P201930297.This work and APC were supported in part by the INTERREG Cooperation Program V-A SPAIN-PORTUGAL (POCTEP) 2014-2020, and in part by the ERDF funds under Grant 0155_TECNOLIVO_6_E, within the scope of the TecnOlivo Project

Automated Olive-Fruit Weight and Size Estimation by Means of Image Analysis

[Resumen] El calibrado y selección de productos agrícolas es una actividad de gran relevancia dentro de la industria agroalimentaria. Este estudio, centrado en el sector del olivo, presenta una solución basada en análisis de imagen que permite la estimación automática y no invasiva del peso y calibre (ejes de simetría mayor y menor) de un conjunto de aceitunas, a partir de una serie de fotografías de las mismas. Utilizando dos variedades distintas de aceituna (Arbequina y Picual), se ha desarrollado un algoritmo de segmentación, a partir del cual se extrae la información necesaria para computar modelos de estimación para cada uno de los parámetros considerados. Una vez aplicados dichos modelos sobre los correspondientes conjuntos de validación, se ha podido comprobar, a través del cálculo de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) cometido, la eficacia del método propuesto y su validez como base para el desarrollo de un sistema de calibrado de aceitunas de bajo coste basado en visión artificial.[Abstract] The sizing and sorting of agricultural commodities is a high relevance activity in food industry. This study, focused on the olive farming sector, presents a solution based on image analysis which allows the automatic and non-invasive estimation of the weight and size (major and minor axis) of a set of olive fruits. Considering two different varieties of olive fruits (Arbequina and Picual), a segmentation algorithm, able to extract from images the needed information to compute the weight and size prediction models, was developed. The effectiveness of the proposed method was assessed by calculating the root-mean-square error (RMSE) produced by the models when applied to the corresponding external validation sets. The measured results show evidences of viability as a base to the development of a low-cost olive fruit grading system based on machine vision

Olive-Fruit Mass and Size Estimation Using Image Analysis and Feature Modeling

This paper presents a new methodology for the estimation of olive-fruit mass and size, characterized by its major and minor axis length, by using image analysis techniques. First, different sets of olives from the varieties Picual and Arbequina were photographed in the laboratory. An original algorithm based on mathematical morphology and statistical thresholding was developed for segmenting the acquired images. The estimation models for the three targeted features, specifically for each variety, were established by linearly correlating the information extracted from the segmentations to objective reference measurement. The performance of the models was evaluated on external validation sets, giving relative errors of 0.86% for the major axis, 0.09% for the minor axis and 0.78% for mass in the case of the Arbequina variety; analogously, relative errors of 0.03%, 0.29% and 2.39% were annotated for Picual. Additionally, global feature estimation models, applicable to both varieties, were also tried, providing comparable or even better performance than the variety-specific ones. Attending to the achieved accuracy, it can be concluded that the proposed method represents a first step in the development of a low-cost, automated and non-invasive system for olive-fruit characterization in industrial processing chains.The research and APC were funded by the INTERREG Cooperation Program V-A SPAIN-PORTUGAL(POCTEP) 2014–2020, and co-financed with ERDF funds, grant number 0155_TECNOLIVO_6_E, within the scopeof the TecnOlivo Project