[SPA] Actualmente, nuevas técnicas para el fenotipado vegetal, tales como la visión artificial, han permitido mejorar la detección de características. La inteligencia artificial necesita de datos masivos para la generación de algoritmos. Por ello, la creación de ground truth datasets es altamente relevante en investigación. Un dataset fue desarrollado usando 114 flores de Antirrhinum majus (variedad comercial Vilmorin long variee). Además, las características fenotípicas como la longitud, peso, anchura y contenido de antocianinas fueron medidas. Se confirmó que el peso es la mejor característica para determinar el estado de desarrollo floral. Además, este conocimiento permite la creación en un futuro de programas de machine learning utilizando estos datos para un fenotipado automática y no invasivo.
[ENG] Currently, new techniques to plant phenotyping, such as computer vision, have enabled to improve the detection of several parameters. Artificial intelligence needs data to train algorithms, so the creation of ground truth datasets is highly relevant to research. A dataset was developed comprising 114 flowers of Antirrhinum majus (commercial variety Vilmorin long variee). Furthermore, several phenotypic features were measured, such as length, width, weight, and anthocyanin content. This study confirms that weight is the best parameter to determine flower development, as well as this knowledge enables to create machine learning algorithms to an automatic and non-invasive phenotyping
