El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del ta-maño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición manual.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Brío, Dolores del

Fernández, Darío Eduardo

Mañueco, María Lucía

Montenegro, Ayelen

Reeb, Pablo Daniel

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Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Estimación del Tamaño de Manzanas mediante Análisis de Imágenes Digitales para Pronósticos de Producción Dolores del Brío 1, Darío Eduardo Fernández1, María Lucía Mañueco1, Ayelen Montenegro1, Pablo Daniel Reeb2 1 Estación Experimental Agropecuaria INTA Alto Valle.  RN 22 km 1190, Río Negro, Argentina delbrio.dolores@inta.gob.ar 2 Universidad Nacional del Comahue, Facultad de Ciencias Agrarias. RN 151 km 12,5, Río Negro, Argentina.  Palabras Claves: agricultura de precisión, medición automática, sensores proximales Resumen Extendido Estimar el rendimiento de un monte frutal de manera anticipada es muy importan-te para mejorar la organización y la logística de las actividades tanto en la etapa de producción, como en la de cosecha y posterior comercialización. Al momento de realizar pronósticos de producción en frutales de pepita, existen dos aspectos funda-mentales que se deben considerar. Por un lado, conocer el número de frutos presentes en los árboles, y por otro lado, conocer el tamaño de los mismos para poder estimar su peso a cosecha. Hasta el momento, la metodología utilizada a nivel regional para recolectar esta información es el conteo manual del número de frutos, y la medición del diámetro ecuatorial de los frutos utilizando un calibre. Sin embargo, estas meto-dologías no siempre son precisas y requieren de mucho tiempo de medición a campo. Por ello es de gran interés comenzar a evaluar alternativas como el análisis de imá-genes para realizar estas tareas.  El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del ta-maño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición ma-nual.  El trabajo fue realizado en la estación experimental INTA Alto Valle, ubicada en la provincia de Rio Negro, Argentina. Se trabajó bajo dos situaciones diferentes, por un lado, se realizó una evaluación en condiciones de laboratorio con manzanas cv. ‘Red Chief’, y por otro lado se trabajó en condiciones de campo en una parcela de manzanas cv. ‘Cripps Pink’. En laboratorio se trabajó con 106 frutos ya cosechados de diferentes tamaños comerciales. Los frutos fueron colocados en bandejas de celu-losa, se numeraron y se midió el diámetro ecuatorial de los mismos de forma manual CAI, Congreso Argentino de AgroInformática48JAIIO - CAI - ISSN: 2525-0949 - Página 279con un calibre digital (Essex 150 mm, Stainless Hardened). Luego se tomaron las imágenes a cada bandeja con una cámara de fotos de 12 megapíxeles, colocando un objeto de dimensiones conocidas en cada una. A campo se trabajó con 103 frutos ubicados en 17 árboles. Se enumeraron los frutos, se midió el diámetro ecuatorial de los mismos manualmente y se tomaron las imágenes de cada planta colocando un objeto de dimensiones conocidas en cada una. El análisis de las imágenes se realizó con el software ImageJ. Para ajustar la escala en cada imagen, se trazó una línea recta sobre el objeto de dimensiones conocidas (con la herramienta selección de línea o ‘straight’) y luego se utilizó la función Analyze-set scale para convertir el valor de distancia en pixeles arrojado por defecto por ImageJ, a un valor de distancia conoci-da en milímetros. Para estimar el diámetro de cada fruto presente en la imagen se trazó una línea sobre la zona ecuatorial del fruto (con la herramienta selección de línea o ‘straight’) y con la función Analyze-measure se determinó la longitud selec-cionada. Por último, se realizó una correlación de Pearson entre los diámetros obte-nidos manualmente y los estimados a partir de imágenes digitales para cada situa-ción analizada.  Las correlaciones obtenidas fueron de 0,88 para las manzanas cv. ‘Red Chief’ y de 0,73 para las manzanas cv. ‘Cripps Pink’. En los frutos analizados en laboratorio se observó una correlación mayor que en los frutos analizados a campo. Esto puede deberse a que la ubicación y la posición de los frutos en las plantas es más variable que en las condiciones utilizadas en laboratorio, o también podría deberse a las ca-racterísticas propias de cada cultivar.    Fig. 1. Diagramas de dispersión de las mediciones manuales de los diámetros de los frutos versus sus estimaciones a partir de análisis de imágenes. A partir de los resultados obtenidos en el presente trabajo es posible pensar que la estimación del diámetro de la fruta podría realizarse con la metodología propuesta y seguir avanzando en el desarrollo de una metodología para la estimación del número de frutos, para luego utilizar ambas en el diseño de un modelo de predicción local de cosecha a partir de análisis de imágenes.    CAI, Congreso Argentino de AgroInformática48JAIIO - CAI - ISSN: 2525-0949 - Página 280

Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Estimación del Tamaño de Manzanas mediante Análisis 
de Imágenes Digitales para Pronósticos de Producción 
Dolores del Brío 1, Darío Eduardo Fernández1, María Lucía Mañueco1, Ayelen 
Montenegro1, Pablo Daniel Reeb2 
1 Estación Experimental Agropecuaria INTA Alto Valle. 
 RN 22 km 1190, Río Negro, Argentina 
delbrio.dolores@inta.gob.ar
 
2
 Universidad Nacional del Comahue, Facultad de Ciencias Agrarias. 
RN 151 km 12,5, Río Negro, Argentina. 
 
Palabras Claves: agricultura de precisión, medición automática, sensores 
proximales 
Resumen Extendido 
Estimar el rendimiento de un monte frutal de manera anticipada es muy importan-
te para mejorar la organización y la logística de las actividades tanto en la etapa de 
producción, como en la de cosecha y posterior comercialización. Al momento de 
realizar pronósticos de producción en frutales de pepita, existen dos aspectos funda-
mentales que se deben considerar. Por un lado, conocer el número de frutos presentes 
en los árboles, y por otro lado, conocer el tamaño de los mismos para poder estimar 
su peso a cosecha. Hasta el momento, la metodología utilizada a nivel regional para 
recolectar esta información es el conteo manual del número de frutos, y la medición 
del diámetro ecuatorial de los frutos utilizando un calibre. Sin embargo, estas meto-
dologías no siempre son precisas y requieren de mucho tiempo de medición a campo. 
Por ello es de gran interés comenzar a evaluar alternativas como el análisis de imá-
genes para realizar estas tareas.  
El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del ta-
maño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición ma-
nual.  
El trabajo fue realizado en la estación experimental INTA Alto Valle, ubicada en 
la provincia de Rio Negro, Argentina. Se trabajó bajo dos situaciones diferentes, por 
un lado, se realizó una evaluación en condiciones de laboratorio con manzanas cv. 
‘Red Chief’, y por otro lado se trabajó en condiciones de campo en una parcela de 
manzanas cv. ‘Cripps Pink’. En laboratorio se trabajó con 106 frutos ya cosechados 
de diferentes tamaños comerciales. Los frutos fueron colocados en bandejas de celu-
losa, se numeraron y se midió el diámetro ecuatorial de los mismos de forma manual 
CAI, Congreso Argentino de AgroInformática
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con un calibre digital (Essex 150 mm, Stainless Hardened). Luego se tomaron las 
imágenes a cada bandeja con una cámara de fotos de 12 megapíxeles, colocando un 
objeto de dimensiones conocidas en cada una. A campo se trabajó con 103 frutos 
ubicados en 17 árboles. Se enumeraron los frutos, se midió el diámetro ecuatorial de 
los mismos manualmente y se tomaron las imágenes de cada planta colocando un 
objeto de dimensiones conocidas en cada una. El análisis de las imágenes se realizó 
con el software ImageJ. Para ajustar la escala en cada imagen, se trazó una línea 
recta sobre el objeto de dimensiones conocidas (con la herramienta selección de línea 
o ‘straight’) y luego se utilizó la función Analyze-set scale para convertir el valor de 
distancia en pixeles arrojado por defecto por ImageJ, a un valor de distancia conoci-
da en milímetros. Para estimar el diámetro de cada fruto presente en la imagen se 
trazó una línea sobre la zona ecuatorial del fruto (con la herramienta selección de 
línea o ‘straight’) y con la función Analyze-measure se determinó la longitud selec-
cionada. Por último, se realizó una correlación de Pearson entre los diámetros obte-
nidos manualmente y los estimados a partir de imágenes digitales para cada situa-
ción analizada.  
Las correlaciones obtenidas fueron de 0,88 para las manzanas cv. ‘Red Chief’ y de 
0,73 para las manzanas cv. ‘Cripps Pink’. En los frutos analizados en laboratorio se 
observó una correlación mayor que en los frutos analizados a campo. Esto puede 
deberse a que la ubicación y la posición de los frutos en las plantas es más variable 
que en las condiciones utilizadas en laboratorio, o también podría deberse a las ca-
racterísticas propias de cada cultivar.  
 
 
Fig. 1. Diagramas de dispersión de las mediciones manuales de los diámetros de los frutos 
versus sus estimaciones a partir de análisis de imágenes. 
A partir de los resultados obtenidos en el presente trabajo es posible pensar que la 
estimación del diámetro de la fruta podría realizarse con la metodología propuesta y 
seguir avanzando en el desarrollo de una metodología para la estimación del número 
de frutos, para luego utilizar ambas en el diseño de un modelo de predicción local de 
cosecha a partir de análisis de imágenes.    
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