El peso de baya, así como el número de bayas y peso del racimo son
parámetros fundamentales en la estimación del rendimiento en la industria
vitivinícola y de uva de mesa. En la actualidad, los métodos utilizados para estimar y
predecir el rendimiento productivo del viñedo son destructivos, lentos, y requieren
elevada cantidad de mano de obra. En este trabajo se presenta una nueva
metodología, basada en el análisis de imagen, para determinar los componentes del
racimo de forma rápida y económica.
Se fotografiaron racimos de siete variedades de uva (Vitis vinifera L.)
distintas en condiciones de laboratorio y se determinaron los componentes del
racimo de forma manual después de la adquisición de imágenes. El tratamiento de
las imágenes incluyó el desarrollo de dos algoritmos basados en las estrategias de
Canny y LIP (Logarithmic Image Processing) para encontrar los contornos de las
bayas, como paso previo a la detección de las mismas mediante la Transformada de
Hough. Asimismo, se comparó la capacidad de los algoritmos desarrollados
utilizando una única imagen por racimo o cuatro imágenes por racimo, obtenidas de
diferentes orientaciones. Los mejores resultados (R2
entre 69%-95% en detección
del número de bayas por racimo, y R2 entre 65%-97% en la estimación del peso de
racimo) se obtuvieron utilizando cuatro imágenes por racimo y aplicando el
algoritmo de Canny. Asimismo, la capacidad del modelo basado en análisis de
imagen para predecir el peso de baya fue 84%.
La novedosa metodología desarrollada y presentada en este trabajo ha
permitido la estimación de los componentes del racimo de forma rápida y económica,
en comparación con los métodos manuales actuales