Determinación de las dimensiones de granos de maíz por técnicas de procesamiento digital de imágenes con ImageJ®

Autores
Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La determinación de las características morfológicas de granos se emplea para la clasificación y la determinación de la calidad de los mismos. Las técnicas de procesamiento de imágenes han probado ser una herramienta objetiva y eficaz en diferentes procesos de medición y clasificación. En este trabajo se presenta un análisis comparativo entre un método manual y otro con procesamiento de imágenes orientados a la medición del largo y ancho de granos de maíz enteros. El método manual consiste en medir ambas dimensiones en 50 granos con un calibre digital de 0.01 mm de precisión. En el que emplea imágenes se usan dos algoritmos: uno usando la elipse que mejor ajusta (M1) y en el otro usando la distancia mínima y máxima de Feret (M2). Para la aplicación de estos dos métodos con un escáner de escritorio se registró una imagen digital color de 200 dpi de los granos y fueron procesadas con el programa ImageJ®. Los valores obtenidos se promediaron y se calcularon sus desviaciones estándar obteniéndose para el largo y el ancho (12.03±0.99) mm y (7.78±0.52) mm con el empleo del calibre, (12.36±0.95) mm y (7.85±0.57) mm por el M1 y (12.73±0.93) mm y (7.97±0.53) mm por el M2 respectivamente. Las medidas obtenidas son del mismo orden al igual que la desviación estándar y las que emplean imágenes se pueden mejorar cambiando la resolución. Adicionalmente las últimas son operacionalmente sencillas, no requieren de un entrenamiento previo ni de un equipamiento especial y son realizadas en menos tiempo.
Fil: Cleva, Mario Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentina
Fil: Liska, Diego Orlando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Feret
elipse
escáner
calibre
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-03-15T23:47:49Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Fil: Cleva, Mario Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentina
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