ESTIMACIÓN TRIDIMENSIONAL DEL ÁREA DE REGIONES INTERÉS EN FRUTOS DE MANGO MEDIANTE IMÁGENES DIGITALES
En México, el mango ‘Ataulfo’ (Mangifera indica L.) es una de los principales cultivares producidos debido a sus propiedades antioxidantes y organolépticas. La combinación de colores sobre la superficie del fruto influye sobre su aceptabilidad y está determinada por la interacción entre el patrón natural de maduración y las lesiones ocasionadas enfermedades u otros factores. En esta investigación se desarrolló un método basado en ponderación de longitudes de arco para estimar el área individual y el porcentaje de cobertura de regiones de interés; y se comparó con el conteo simple de píxeles en imágenes digitales. El método propuesto presentó una exactitud del 89.6 % en la estimación del área individual y un error del 28.53 % en el porcentaje de cobertura, mientras que el conteo simple de píxeles no superó un 70.0 % de exactitud para el área individual y presentó un error promedio del 78.9 % para el porcentaje de cobertura.
ESTIMACIÓN TRIDIMENSIONAL DEL ÁREA DE REGIONES INTERÉS EN FRUTOS DE MANGO MEDIANTE IMÁGENES DIGITALES
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DOI: 10.22533/at.ed.3172212216092
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Palavras-chave: Color, daños, imágenes digitales, calidad de fruto, Mangifera indica L.
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Keywords: Color, damage, digital images, fruit quality, Mangifera indica L.
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Abstract:
In Mexico, ‘Ataulfo’ mango fruit (Mangifera indica L.) is one of the most important cultivars produced because of their antioxidant and organoleptic properties. Surface colors combination affects the product acceptability and is determinate by its natural ripening and injuries from diverse factors. In this research, a method based on arc length ponderation was developed to estimate the area of individual regions of interest and their cover percentage. The method was compared to the pixels count method. The proposed method presented an accuracy of 89.58 % for individual area estimation and a relative error of 28.53 % for cover percentage, while the pixels count method presented an accuracy less than 70.0 % and a relative error of 78.9 %.
- Gerardo Loera Alvarado
- Sergio Humberto Chávez Franco
- José Alfredo Carillo Salazar
- Juan Manuel González Camacho
- Javier Suárez Espinosa
- Salvador Valle Guadarrama
