Desarrollo de sistema de identificación automática del color de hilo de semillas de soja mediante inteligencia artificial

Autores
Gallo, Carina Del Valle; Brugé, Lucas; Limido, Alfredo Manuel De J
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La calidad de semillas está definida por un conjunto de características inherentes y deseables que se conocen como atributos. Son varios los atributos que se evalúan en los lotes de semillas de soja durante su producción y comercialización. Entre ellos, la pureza varietal juega un rol importante en el aseguramiento de la calidad genética de los cultivares de soja. Para asegurar que los lotes de semillas pertenecen al material genético deseado se emplean distintas herramientas de análisis tanto en campo como en laboratorio. Tanto en el mejoramiento como en la evaluación de pureza varietal en semillas fiscalizadas, deben tenerse en cuenta varios descriptores varietales correspondientes a las semillas tales como forma, tipo y color de tegumento, tono y brillo del tegumento, reacción de peroxidasa y color de hilo. El hilo es una cicatriz que permanece en la semilla luego que ésta se desprende del fruto y generalmente el hilo presenta color diferente al resto de la semilla. Los colores de hilo listados por el Instituto Nacional de Semillas (INASE) en los cultivares comerciales de soja son amarillo, gris, castaño claro, castaño oscuro, negro imperfecto y negro (Foto 1). El color de hilo se analiza en laboratorios de análisis de calidad de semillas aplicando protocolos no estandarizados que requieren de la observación directa del hilo y posterior clasificación de este según la coloración observada. Esta determinación del color de hilo de muestras de semillas de soja es altamente subjetiva ya que depende de la visión humana, de la intensidad lumínica y además requiere de tiempo para ser realizada correctamente. Para optimizar el tiempo del análisis y minimizar la subjetividad de la clasificación del color del hilo es necesario contar con herramientas digitales que permitan obtener resultados rápidos, confiables y precisos. El objetivo del trabajo fue desarrollar un software para la identificación automática del color de hilo empleando inteligencia artificial.
EEA Oliveros
Fil: Gallo, Carina Del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Laboratorio de Semillas; Argentina
Fil: Brugé, Lucas. TECSO; Argentina
Fil: Limido, Alfredo Manuel De J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Laboratorio de Semillas; Argentina
Fuente
PMP. Para mejorar la producción 64 : 21-24. (2025)
Materia
Identificación
Color
Semillas
Soja
Inteligencia Artificial
Glycine max
Identification
Colour
Seed
Soybeans
Artificial Intelligence
Hilo de Semillas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
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