Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®

Autores
Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Fontana, María Laura; Herber, Luciana Graciela; Kruger, Raúl Daniel; Pachecoy, María Inés
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La determinación de granos vanos/llenos en arroz es una práctica de interés para definir el tercer componente del rendimiento: número de granos llenos. Esta variable está asociada a características genéticas de las plantas, así como a las condiciones ambientales durante el llenado de grano. Hasta la fecha, su determinación es manual/visual. Las técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) han probado ser una herramienta objetiva, de eficiencia creciente y aplicables a diferentes procesos de identificación y clasificación. En este trabajo se presenta una técnica basada en PDI para el reconocimiento de granos vanos y llenos empleando el programa ImageJ® y un escáner de escritorio con adaptador de transparencias. Se prepararon 10 muestras de 50 granos de arroz preclasificados en vanos y llenos, en cantidades iguales. Las muestras fueron colocadas en la bandeja del escáner y se obtuvieron sus imágenes como el negativo de las mismas. Cada imagen se separó en los canales rojo, verde y azul, eligiéndose este último que permitió distinguir diferencias en las transparencias de los dos tipos de granos. El canal se binarizó con dos valores de corte: uno que permitía contar el número de granos y otro para reconocer los granos enteros de la misma. En promedio el reconocimiento de granos vanos fue del 90%, 85% de llenos y 12% pertenecientes a ambas clases. El método propuesto es operacionalmente sencillo, no requiere de un entrenamiento previo ni un equipamiento especial y demanda menos tiempo que la inspección visual.
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.
Fil: Fontana, María Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Fil: Herber, Luciana Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Fil: Kruger, Raúl Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Fil: Pachecoy, María Inés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
calidad
clasificación
rendimiento
semillas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-03-16T00:18:19Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/9773
Acceder
id RIAUTN_7b05ec4c94328ee26eef1f5a0bd58584
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/9773
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®Cleva, Mario SergioLiska, Diego OrlandoFontana, María LauraHerber, Luciana GracielaKruger, Raúl DanielPachecoy, María InéscalidadclasificaciónrendimientosemillasLa determinación de granos vanos/llenos en arroz es una práctica de interés para definir el tercer componente del rendimiento: número de granos llenos. Esta variable está asociada a características genéticas de las plantas, así como a las condiciones ambientales durante el llenado de grano. Hasta la fecha, su determinación es manual/visual. Las técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) han probado ser una herramienta objetiva, de eficiencia creciente y aplicables a diferentes procesos de identificación y clasificación. En este trabajo se presenta una técnica basada en PDI para el reconocimiento de granos vanos y llenos empleando el programa ImageJ® y un escáner de escritorio con adaptador de transparencias. Se prepararon 10 muestras de 50 granos de arroz preclasificados en vanos y llenos, en cantidades iguales. Las muestras fueron colocadas en la bandeja del escáner y se obtuvieron sus imágenes como el negativo de las mismas. Cada imagen se separó en los canales rojo, verde y azul, eligiéndose este último que permitió distinguir diferencias en las transparencias de los dos tipos de granos. El canal se binarizó con dos valores de corte: uno que permitía contar el número de granos y otro para reconocer los granos enteros de la misma. En promedio el reconocimiento de granos vanos fue del 90%, 85% de llenos y 12% pertenecientes a ambas clases. El método propuesto es operacionalmente sencillo, no requiere de un entrenamiento previo ni un equipamiento especial y demanda menos tiempo que la inspección visual.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.Fil: Fontana, María Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.Fil: Herber, Luciana Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.Fil: Kruger, Raúl Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.Fil: Pachecoy, María Inés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.Peer Reviewed2024-03-16T00:18:19Z2024-03-16T00:18:19Z2022-09-07info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdf6º Congreso Argentino de Ingeniería y el 12º Congreso Argentino de Enseñanza de Ingeniería978-987-4050-08-3http://hdl.handle.net/20.500.12272/9773spaPAUTIRE0007650TCSistema experto de visión para la clasificación automática de la calidad de frutos/semillas de plantas oleaginosasinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-03-16T00:18:19Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalAcceso abiertoreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:44:15Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/9773instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:44:17.194Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
title Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
spellingShingle Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
Cleva, Mario Sergio
calidad
clasificación
rendimiento
semillas
title_short Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
title_full Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
title_fullStr Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
title_full_unstemmed Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
title_sort Reconocimiento de granos vanos/llenos de arroz mediante procesamiento digital de imágenes con ImageJ®
dc.creator.none.fl_str_mv Cleva, Mario Sergio
Liska, Diego Orlando
Fontana, María Laura
Herber, Luciana Graciela
Kruger, Raúl Daniel
Pachecoy, María Inés
author Cleva, Mario Sergio
author_facet Cleva, Mario Sergio
Liska, Diego Orlando
Fontana, María Laura
Herber, Luciana Graciela
Kruger, Raúl Daniel
Pachecoy, María Inés
author_role author
author2 Liska, Diego Orlando
Fontana, María Laura
Herber, Luciana Graciela
Kruger, Raúl Daniel
Pachecoy, María Inés
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv calidad
clasificación
rendimiento
semillas
topic calidad
clasificación
rendimiento
semillas
dc.description.none.fl_txt_mv La determinación de granos vanos/llenos en arroz es una práctica de interés para definir el tercer componente del rendimiento: número de granos llenos. Esta variable está asociada a características genéticas de las plantas, así como a las condiciones ambientales durante el llenado de grano. Hasta la fecha, su determinación es manual/visual. Las técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) han probado ser una herramienta objetiva, de eficiencia creciente y aplicables a diferentes procesos de identificación y clasificación. En este trabajo se presenta una técnica basada en PDI para el reconocimiento de granos vanos y llenos empleando el programa ImageJ® y un escáner de escritorio con adaptador de transparencias. Se prepararon 10 muestras de 50 granos de arroz preclasificados en vanos y llenos, en cantidades iguales. Las muestras fueron colocadas en la bandeja del escáner y se obtuvieron sus imágenes como el negativo de las mismas. Cada imagen se separó en los canales rojo, verde y azul, eligiéndose este último que permitió distinguir diferencias en las transparencias de los dos tipos de granos. El canal se binarizó con dos valores de corte: uno que permitía contar el número de granos y otro para reconocer los granos enteros de la misma. En promedio el reconocimiento de granos vanos fue del 90%, 85% de llenos y 12% pertenecientes a ambas clases. El método propuesto es operacionalmente sencillo, no requiere de un entrenamiento previo ni un equipamiento especial y demanda menos tiempo que la inspección visual.
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.
Fil: Fontana, María Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Fil: Herber, Luciana Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Fil: Kruger, Raúl Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Fil: Pachecoy, María Inés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA Corrientes. Grupo Cultivos Extensivos; Argentina.
Peer Reviewed
description La determinación de granos vanos/llenos en arroz es una práctica de interés para definir el tercer componente del rendimiento: número de granos llenos. Esta variable está asociada a características genéticas de las plantas, así como a las condiciones ambientales durante el llenado de grano. Hasta la fecha, su determinación es manual/visual. Las técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) han probado ser una herramienta objetiva, de eficiencia creciente y aplicables a diferentes procesos de identificación y clasificación. En este trabajo se presenta una técnica basada en PDI para el reconocimiento de granos vanos y llenos empleando el programa ImageJ® y un escáner de escritorio con adaptador de transparencias. Se prepararon 10 muestras de 50 granos de arroz preclasificados en vanos y llenos, en cantidades iguales. Las muestras fueron colocadas en la bandeja del escáner y se obtuvieron sus imágenes como el negativo de las mismas. Cada imagen se separó en los canales rojo, verde y azul, eligiéndose este último que permitió distinguir diferencias en las transparencias de los dos tipos de granos. El canal se binarizó con dos valores de corte: uno que permitía contar el número de granos y otro para reconocer los granos enteros de la misma. En promedio el reconocimiento de granos vanos fue del 90%, 85% de llenos y 12% pertenecientes a ambas clases. El método propuesto es operacionalmente sencillo, no requiere de un entrenamiento previo ni un equipamiento especial y demanda menos tiempo que la inspección visual.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-09-07
2024-03-16T00:18:19Z
2024-03-16T00:18:19Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv 6º Congreso Argentino de Ingeniería y el 12º Congreso Argentino de Enseñanza de Ingeniería
978-987-4050-08-3
http://hdl.handle.net/20.500.12272/9773
identifier_str_mv 6º Congreso Argentino de Ingeniería y el 12º Congreso Argentino de Enseñanza de Ingeniería
978-987-4050-08-3
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/9773
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv PAUTIRE0007650TC
Sistema experto de visión para la clasificación automática de la calidad de frutos/semillas de plantas oleaginosas
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2024-03-16T00:18:19Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
Acceso abierto
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2024-03-16T00:18:19Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
Acceso abierto
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230875883601920
score 13.24418

Publicaciones similares