Técnicas de Visión Computacional para determinar el estado fitosanitario en plantaciones de brócoli

• Main Authors: Darwin Caina, René Carillo, Marcelo Carrillo
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad Central del Ecuador 2017-12-01
• Series: Siembra
• Subjects: Visión computacional; brócoli; procesamiento de imágenes; OpenCV; HSV
• Online Access: http://revistadigital.uce.edu.ec/index.php/SIEMBRA/article/view/499
• ISSN: 1390-8928; 2477-8850

La demanda de brócoli se ha incrementado notablemente en las últimas décadas debido a los benefcios que el consumo de este producto ofrece para la salud humana. Esto plantea nuevos retos para los productores, quienes cada vez más se apoyan en la tecnología para mejorar sus procesos productivos, incrementar los rendimientos y con ello satisfacer la demanda actual. Uno de los campos de la tecnología que ha cobrado interés en la producción agrícola es la aplicación de modelos de Visión Computacional, la cual puede proporcionar soporte y asistencia en la producción de alimentos. En este trabajo se propone un algoritmo basado en la detección de color del brócoli, el cual, a nivel “macro”, sea capaz de identifcar problemas ftosanitarios en plantaciones de brócoli; y, a nivel “micro”, pueda ser empleada para identifcar el producto apto para la comercialización y el consumo. El desarrollo del algoritmo utiliza herramientas de software libre, como OpenCV y Python, lo cual refleja que estas herramientas pueden ser desarrolladas a bajo costo; y que sus resultados son similares o superiores a los obtenidos con softwares comerciales.