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Introducción
En México, la manzana se produce en más de 10 entidades federativas, siendo el estado de Chihuahua el principal productor de la zona norte con aproximadamente 624,696 toneladas al año (SIAP, 2020). Durante los procesos de cosecha y postcosecha de manzana, la correcta clasificación es fundamental, ya que los frutos son catalogados por su grado de maduración y calidad, y los precios de mercado están determinados por dichas inspecciones (Fan et al., 2020).
La mala clasificación de la manzana en postcosecha evita cumplir con los estándares descritos en la norma oficial mexicana (SE, 2003). Es importante distinguir que, en las líneas de clasificación en el proceso de postcosecha, se considera suficiente con detectar manzanas que cumplen con el estándar de calidad, lo cual permite seleccionar las frutas en ‘aprobadas’ (sanas) y ‘no aprobadas (FAO, 2010).
Actualmente, la clasificación en postcosecha es limitada ya que las técnicas de medición requeridas son inaccesibles para la mayoría de los agricultores, debido a que las mediciones convencionales están basadas en pruebas fisicoquímicas para determinar la consistencia, daños, el grado de madurez o de inocuidad de un fruto y usualmente se realizan en laboratorio. Una posible solución a este problema es la aplicación de técnicas de visión artificial que no son invasivas y no requieren de laboratorios especializados.
La visión artificial ha mostrado eficacia en la clasificación de diversas frutas, como se muestra en los siguientes estudios: Zhang et al. (2017) desarrollaron una cosechadora de manzanas autopropulsada que cuenta con una máquina clasificadora en campo y, a través de visión computacional, tomaron decisiones de acuerdo con el color, tamaño, forma y defectos, su sistema mostró bajo costo y rápida velocidad de inspección; en el trabajo de Lu et al. (2017) se mejoró la detección de los defectos de la manzana al incorporar la superficie del fruto y la presencia de tallos y cálices; Fan et al. (2020) usaron una arquitectura de aprendizaje profundo basada en redes neuronales convolucionales (CNN) y un módulo de visión por computadora para detectar manzanas defectuosas en una máquina clasificadora de cuatro líneas a una velocidad de 5 frutas s-1; además, compararon la precisión de la CNN con un método de procesamiento de imágenes basado en el recuento de regiones defectuosas y con un clasificador de máquina de soporte vectorial, la CNN implementada en la máquina clasificadora obtuvo los mejores resultados.
Los métodos que generalmente se utilizan para la clasificación de variedades y detección de defectos superficiales de la manzana se basan en técnicas de procesamiento de imágenes digitales que consideran la eliminación del fondo, segmentación de defectos y la identificación de las zonas del tallo y del cáliz (Wang et al., 2022).
Al respecto, Baneh et al. (2018) desarrollaron un sistema electrónico capaz de clasificar manzanas sobre una banda transportadora e informaron de un clasificador neuronal para Golden y Red Delicious que distingue cuatro categorías, de acuerdo con la norma europea, obteniendo una exactitud de 89 % para Golden Delicious y de 92 % para Red Delicious, respectivamente. Wu et al. (2020) usaron un modelo de CNN AlexNet modificado con una estructura de 11 capas para identificar y detectar defectos en las manzanas, utilizaron imágenes de retrodispersión inducidas por láser y alcanzaron una exactitud de 92.5 %. Los instrumentos de clasificación mejoran los tiempos de inspección sanitaria, Bhargava y Bansal (2021) afirmaron que la clasificación simultánea de frutas por tamaño y color ahorraría el tiempo de inspección sanitaria, reduciendo significativamente el manejo de la fruta.
Sun et al. (2017) consideran que un sistema de clasificación automática de manzanas debe involucrar los aspectos de color, peso, dimensiones y defectos. Los autores destacaron que el brillo superficial de una manzana refleja la frescura y sus defectos, y consideraron a esta característica sensorial entre las más importantes. En el estudio de Sofu et al. (2016) se encontró que la característica que más afecta la calidad en la clasificación de la manzana es la mancha y la descomposición.
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta que ha tomado relevancia en los últimos años; en ese contexto, el trabajo de Moallem et al. (2017) es un buen referente en cuanto a técnicas de clasificación de manzanas utilizando IA, pues reportaron la comparación de diferentes modelos de aprendizaje automático, extrajeron características estadísticas, texturales y geométricas de imágenes de manzanas Golden Delicious y usaron sistemas de clasificación tipo SVM (Máquinas de soporte vectorial), MLP (Perceptrón multicapa) y KNN (K-vecinos cercanos) clasificando las manzanas en saludables y dañadas con una precisión de 92.5 %.
Dentro de la IA están las técnicas de aprendizaje profundo, particularmente las redes neuronales convolucionales (CNN, del inglés convolutional neuronal networks), que aplican múltiples capas de filtros convolucionales de una o más dimensiones a una entrada para la extracción de características, las cuales, conectadas a una red perceptrón multicapa pueden realizar tareas de clasificación; las entradas generalmente son imágenes.
Las CNN tienen muchas aplicaciones en varios campos del conocimiento, incluida la agricultura (Kamilaris et al., 2018). Se han utilizado con éxito para detectar los defectos en melocotones (Prunus persica) (Sun et al., 2019) y en pepinos (Cucumis sativus) (Liu et al., 2018); se informa incluso que se midieron con éxito los residuos de plaguicidas en manzana en poscosecha (Jiang et al., 2019), así como enfermedades en las plantas (Barbedo, 2019) y porcentaje de floración en algodón (Gossypium hirsutum) (Xu et al., 2018). En el trabajo de Fan et al. (2020) se reporta el entrenamiento de una CNN para clasificar manzanas de la variedad Gala en sanas y dañadas, implementando su algoritmo en una banda transportadora y obteniendo una exactitud del 92 %.
Para resolver la tarea de clasificación de la manzana, en muchos casos los productores implementan líneas de inspección visual donde personas son entrenadas para identificar clase, tamaño, grado de madurez, textura y daños principalmente; sin embargo, estos métodos son subjetivos y dificultan la inspección de grandes lotes del fruto o análisis en masa, pues son de alto costo y baja eficiencia (Wang et al., 2022).
Una propiedad particular de las CNN es que aprenden características de la imagen, pues cada capa convolucional extrae patrones locales en pequeñas ventanas de dos dimensiones (kernel) orientadas a detectar características o rasgos visuales como aristas, líneas, texturas, color, entre otras; además, pueden extraer información de los defectos del fruto en función de las imágenes con las que son entrenadas. Debido a estas cualidades, las CNN fueron consideradas para el desarrollo de esta investigación.
Se define como manzana sana a aquella que cumple con la definición de fruto sano de acuerdo con la norma oficial mexicana NMX-FF-061-SCFI-2003 (SE, 2003), y es la siguiente: “Fruta libre de enfermedades, heridas, pudriciones, daños producidos por insectos u otras plagas, libre de insectos vivos o muertos o sus larvas”. Por otro lado, se define como manzana dañada a aquella cuyas modificaciones son reconocidas en la norma oficial como daño mecánico, por magulladura, picadura, raspadura o herida (SE, 2003).
En la revisión del trabajo relacionado no se encontró información sobre cuál es la red neuronal que mejor clasifica la calidad de las manzanas; por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue determinar una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) que permita clasificar manzanas en sanas y dañadas en la etapa de postcosecha. Para encontrar una arquitectura adecuada se tomaron las redes neuronales que reportan mejores resultados y se probaron en la tarea objetivo; a su vez, diversos hiperparámetros se probaron con cada arquitectura.
Materiales y métodos
Arquitecturas CNN analizadas
Para lograr la clasificación con métodos no invasivos de las cuatro variedades de manzana en categorías sanas y con daños, como primer paso se propuso desarrollar un sistema de visión en sitio con una arquitectura CNN capaz de realizar esta tarea, donde las arquitecturas analizadas fueron LeNet5, que está basada en la arquitectura propuesta por Lecun et al. (1998) y VGG16, propuesta por Simonyan y Zisserman (2014). En VGG16 se utilizaron, además, técnicas de aprendizaje por transferencia, específicamente extracción de características (feature extraction) y ajuste fino (fine-tuning), además de entrenamiento desde cero (from scratch). En el aprendizaje por transferencia se utilizó solamente la arquitectura VGG16 que fue pre-entrenada con ImageNet (Russakovsky et al., 2015).
Descripción del conjunto de datos
Una de las tareas fue la creación de la base de datos de imágenes de las cuatro categorías de manzanas sanas y con daños de las variedades Gala, Golden Delicious, Granny Smith y Red Delicious. Para capturar las imágenes se diseñó y construyó una banda transportadora (Figura 1), ésta contaba con un espacio aislado de condiciones de iluminación externa, dicho espacio cerrado de acero inoxidable tuvo iluminación controlada compuesta por tiras LED que entregaban 300 lúmenes por metro. El área de captura fue de 200 cm2 y la altura a la que se encontraban la cámara y la iluminación LED fue de 30 cm. Se utilizó el software libre OpenCV y una cámara (Logitech modelo C920, Newark, California, EUA) con una resolución máxima de 1080p/30fps.
Figura 1 Banda transportadora para captura y clasificación de manzanas. A) diseño de la banda transportadora, B) captura de imágenes de manzanas.
La base de datos de imágenes RGB generada fue de 4800 imágenes con dimensión de 800 × 600 píxeles cada una, que está compuesta por las cuatro variedades de manzanas, organizadas en sanas y dañadas. Los daños considerados para esta base de datos son de origen mecánico, por magulladuras, picaduras, raspaduras y heridas. El 70 % de las imágenes se utilizó para el entrenamiento de las CNN, el 15 % para validación y el 15 % para prueba. Se reorganizaron las 4800 imágenes de manzanas en ocho clases: 600 imágenes de manzana Gala sana (Figura 2A), 600 imágenes de manzana Gala con daños (Figura 2E), 600 imágenes de manzana Golden Delicious sana (Figura 2B), 600 imágenes de manzana Golden Delicious con daños (Figura 2F), 600 imágenes de manzana Granny Smith sana (Figura 2C), 600 imágenes de manzana Granny Smith con daños (Figura 2G), 600 imágenes de manzana Red Delicious sana (Figura 2D) y 600 imágenes de manzana Red Delicious con daños (Figura 2H).
Arquitecturas LeNet5 y VGG16
La arquitectura de red neuronal convolucional LeNet5 de Yann Lecun (Lecun et al., 1998) fue diseñada para el conjunto de datos MNIST del problema de reconocimiento de caracteres escritos a mano, logrando una exactitud en clasificación de 99.2 %. Esta arquitectura consta de dos capas convolucionales, dos capas de cribado máximo (max pooling) y tres capas densas (dense). Para el presente estudio se propuso una modificación a las capas densas de la arquitectura LeNet5 de la siguiente manera: a la capa densa1 se le asignaron 256 neuronas con función de activación Relu, a la capa densa2 se le asignaron 84 neuronas con función de activación Relu, y a la capa densa3 se le asignaron ocho neuronas con función de activación SoftMax para poder clasificar las ocho clases (Figura 3).
Figura 3 Modelos de las arquitecturas LeNet5 y VGG16 utilizadas para la extracción de característica y clasificación de manzanas.
La red neuronal convolucional VGG16 fue propuesta por Simonyan y Zisserman (2014); esta arquitectura participó en el ILSVRC-2014 (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014) y alcanzó una precisión del 92.7 % quedando entre los cinco primeros en ImageNet (Russakovsky et al., 2015). La arquitectura VGG16 contó con cinco bloques convolucionales (B1, …, B5), cada bloque convolucional fue seguido por una capa de agrupación y, finalmente, se tuvieron tres capas densas. En este caso se acondicionaron las capas densas de la arquitectura VGG16 de la siguiente manera: a la capa densa1 se le asignaron 4096 neuronas con función de activación Relu, a la capa densa2 se le asignaron 512 neuronas con función de activación Relu y a la capa densa3 se le asignaron ocho neuronas con función de activación Softmax para poder clasificar las ocho clases, como se muestra en la Figura 3.
Diseño del experimento
Se generó una serie de tratamientos (combinación de red con hiperparámetros) que se utilizaron en la clasificación. Al probarse cada tratamiento se midió su rendimiento. Al finalizar el experimento, el tratamiento con mejor rendimiento fue el seleccionado. Los factores involucrados en cada tratamiento fueron la arquitectura, el número de capas a entrenar, la inicialización de los pesos, el optimizador y la tasa de aprendizaje. Debido a que la cantidad de combinaciones es muy alta (aunque son sólo cinco factores, la combinación de los posibles valores en cada factor implica una cantidad de experimentos igual a la combinatoria sin repetición), se decidió realizar el diseño de experimento en dos etapas. En la primera etapa se realizó una búsqueda “rápida” entrenando sólo 30 épocas. Esta primera etapa produce las posibles tasas de aprendizaje. La segunda etapa probó menos combinaciones, pero con más épocas (500). A continuación se describe en detalle cada una de las etapas.
Búsqueda rápida por rejilla
El objetivo de esta fase fue encontrar un conjunto discreto de valores para la tasa de aprendizaje por el método de búsqueda por cuadrícula (Grid search). Este método divide un espacio de búsqueda en intervalos discretos uniformes; en específico, se implementó con el paquete Scikit-learn de Python (Varoquaux et al. 2015), el cual cuenta con una herramienta denominada RandomizedSearchCV que puede muestrear una cantidad determinada de candidatos de un espacio de parámetros y permitió delimitar el espacio de búsqueda.
Los aspectos de ajuste de los hiperparámetros fueron la tasa de aprendizaje, que varió desde 1 × 10-8 hasta 0.1 con pasos de 0.001, gamma de 0.001 a 0.0001, kernel de 3, y los optimizadores fueron Adam y RMSProp. Se emplearon las arquitecturas LeNet5 y VGG16 con las modificaciones descritas en la Figura 3; éstas fueron entrenadas desde cero y se estableció un número de 30 épocas para cada búsqueda. En esta primera instancia la búsqueda entregó como mejores tasas de aprendizaje las siguientes: 1 × 10-3, 1 × 10-4, 1 × 10-5, 1.5 × 10-5 y 1 × 10-6.
Búsqueda completa por rejilla
El objetivo de esta fase fue determinar la arquitectura y los hiperparámetros que mejor se desempeñan en esta tarea. A cada combinación de arquitectura con hiperparámetros se le nombró tratamiento. En el Cuadro 1 se muestran los tratamientos que se probaron. Las arquitecturas fueron LeNet5 y VGG16. Los optimizadores fueron Adam y RMSProp. Las tasas de aprendizaje fueron las cinco que se incluyeron en el experimento anterior. Las técnicas de entrenamiento fueron tres: entrenamiento desde cero, por extracción de características y ajuste fino. El entrenamiento desde cero inicializa de forma aleatoria todos los pesos de la CNN. La extracción de características y el ajuste fino sólo aplica para VGG16. La extracción de características primero inicializa los pesos con una red pre entrenada, segundo, fija los pesos del bloque de extracción de características, y tercero, habilita para su modificación a las capas densas. El ajuste fino primero inicializa los pesos con una red pre entrenada, y posteriormente fija los pesos de los bloques 1 al 4, habilita el bloque 5 y las capas densas para su modificación, lo que se observa en las capas de la red en las Figuras 3B y 3C .
Cuadro 1 Cuarenta experimentos para medir rendimiento en clasificación con los tratamientos evaluados.
| Identificador | T. E. | Arquitectura | Optimizador | T. A. |
| 1-5 | Desde cero | LeNet5 | RMSProp | 5 posibles† |
| 6-10 | Desde cero | LeNet5 | Adam | 5 posibles† |
| 11-15 | Desde cero | VGG16 | RMSProp | 5 posibles† |
| 16-20 | Desde cero | VGG16 | Adam | 5 posibles† |
| 21-25 | Extracción de características | VGG16 | RMSProp | 5 posibles† |
| 26-30 | Extracción de características | VGG16 | Adam | 5 posibles† |
| 31-35 | Ajuste fino | VGG16 | RMSProp | 5 posibles† |
| 36-40 | Ajuste fino | VGG16 | Adam | 5 posibles† |
T. E.: Técnica de entrenamiento, T. A.: tasa de aprendizaje. †Cada renglón condensa cinco unidades experimentales donde se usa una de cinco posibles tasas de aprendizaje: 1 × 10-3, 1 × 10-4, 1 × 10-5, 1.5 × 10-5 y 1 × 10-6
En el experimento se realizó un preprocesamiento de imagen que implica un re-escalamiento de cada imagen a 256 × 256 píxeles y una normalización (Figura 3A). Se estableció para el entrenamiento un tamaño de lote por época (Batch size) de 90 imágenes. Los entrenamientos fueron de 500 épocas con una espera (patience) de 10 épocas para detener el entrenamiento si la perdida no disminuye.
La implementación se realizó con software libre, específicamente con Python 3.6, OpenCV 4.1.2, Tensorflow 2.6.0, Keras y Scikit-learn (Varoquaux et al., 2015). En el caso del hardware, se usó la plataforma Google Colaboratory.
Métricas de evaluación
Para evaluar el desempeño de cada tratamiento se utilizaron las métricas de exactitud, recuerdo, puntuación F1, precisión y matriz de confusión, las cuales son definidas en la literatura (Raschka y Mirjalili, 2019).
Resultados
Los resultados experimentales de la búsqueda completa por rejilla se presentan en los Cuadros 2 al 5. En el Cuadro 2 se puede observar que la exactitud en el conjunto de prueba se encuentra en el intervalo de 0.61 a 0.97, y que en los tratamientos (1 al 10) la arquitectura LeNet5 con optimizador RMSProp y tasa de aprendizaje 1 × 10-4 es la de mejor desempeño, con una exactitud de 0.97. En el Cuadro 3 se puede observar que la exactitud en el conjunto de prueba para los tratamientos (11 al 20) se encuentra en el intervalo de 0.12 a 0.95, y que la arquitectura VGG16 con optimizador Adam y tasa de aprendizaje 1 × 10-5 es la de mejor desempeño, con una exactitud de 0.95. El Cuadro 4, que corresponde a los tratamientos 21 al 30, muestra una exactitud en el conjunto de prueba con un intervalo de 0.91 a 0.95, y la arquitectura VGG16 con optimizador Adam, tasa de aprendizaje de 1 × 10-5 y con extracción de características tuvo exactitud de 0.95. El Cuadro 5, que corresponde a los tratamientos 31 al 40 muestra una exactitud en el conjunto de prueba con un intervalo entre 0.94 y 0.96, y la arquitectura VGG16 con optimizador Adam, tasa de aprendizaje de 1.5 × 10-5 y ajuste fino tuvo exactitud de 0.96.
Cuadro 2 Rendimiento en clasificación de los tratamientos con LeNet5 entrenada desde cero.
| Hiperparámetros de entrenamiento | Rendimiento en clasificación | ||||||
| Trat. | Optimizador | Tasa de aprendizaje | Pesos iniciales | Épocas | Exactitud entrenamiento | Exactitud validación | Exactitud prueba |
| 1 | RMSProp | 1.0 × 10-3 | Random | 21 | 0.90 | 0.66 | 0.61 |
| 2 | RMSProp | 1.0 × 10-4 | Random | 44 | 0.99 | 0.98 | 0.97 |
| 3 | RMSProp | 1.0 × 10-5 | Random | 174 | 0.98 | 0.94 | 0.94 |
| 4 | RMSProp | 1.5 × 10-5 | Random | 131 | 0.96 | 0.94 | 0.92 |
| 5 | RMSProp | 1.0 × 10-6 | Random | 226 | 0.94 | 0.88 | 0.87 |
| 6 | Adam | 1.0 × 10-3 | Random | 15 | 0.70 | 0.58 | 0.62 |
| 7 | Adam | 1.0 × 10-4 | Random | 36 | 0.99 | 0.96 | 0.95 |
| 8 | Adam | 1.0 × 10-5 | Random | 65 | 0.96 | 0.90 | 0.89 |
| 9 | Adam | 1.5 × 10-5 | Random | 64 | 0.97 | 0.94 | 0.93 |
| 10 | Adam | 1.0 × 10-6 | Random | 247 | 0.95 | 0.91 | 0.92 |
Trat: Tratamiento.
Cuadro 3 Rendimiento en clasificación de los tratamientos con VGG16 entrenada desde cero.
| Hiperparámetros de entrenamiento | Rendimiento en clasificación | ||||||
| Trat. | Optimizador | Tasa de aprendizaje | Pesos iniciales | Épocas | Exactitud entrenamiento | Exactitud validación | Exactitud prueba |
| 11 | RMSProp | 1.0 × 10-3 | Random | 12 | 0.10 | 0.12 | 0.12 |
| 12 | RMSProp | 1.0 × 10-4 | Random | 41 | 0.98 | 0.94 | 0.83 |
| 13 | RMSProp | 1.0 × 10-5 | Random | 103 | 0.98 | 0.95 | 0.94 |
| 14 | RMSProp | 1.5 × 10-5 | Random | 74 | 0.97 | 0.96 | 0.95 |
| 15 | RMSProp | 1.0 × 10-6 | Random | 111 | 0.65 | 0.57 | 0.58 |
| 16 | Adam | 1.0 × 10-3 | Random | 17 | 0.11 | 0.12 | 0.12 |
| 17 | Adam | 1.0 × 10-4 | Random | 46 | 0.99 | 0.87 | 0.84 |
| 18 | Adam | 1.0 × 10-5 | Random | 71 | 0.99 | 0.97 | 0.95 |
| 19 | Adam | 1.5 × 10-5 | Random | 91 | 0.99 | 0.94 | 0.88 |
| 20 | Adam | 1.0 × 10-6 | Random | 99 | 0.77 | 0.73 | 0.66 |
Trat: Tratamiento.
Cuadro 4 Rendimiento en clasificación de los tratamientos con VGG16 y extracción de características.
| Hiperparámetros de entrenamiento | Rendimiento en clasificación | ||||||
| Trat. | Optimizador | Tasa de aprendizaje | Pesos iniciales | Épocas | Exactitud entrenamiento | Exactitud Validación | Exactitud prueba |
| 21 | RMSProp | 1.0 × 10-3 | ImageNet | 36 | 0.97 | 0.94 | 0.93 |
| 22 | RMSProp | 1.0 × 10-4 | ImageNet | 28 | 0.98 | 0.93 | 0.91 |
| 23 | RMSProp | 1.0 × 10-5 | ImageNet | 90 | 0.99 | 0.95 | 0.94 |
| 24 | RMSProp | 1.5 × 10-5 | ImageNet | 51 | 1.00 | 0.95 | 0.94 |
| 25 | RMSProp | 1.0 × 10-6 | ImageNet | 190 | 1.00 | 0.95 | 0.95 |
| 26 | Adam | 1.0 × 10-3 | ImageNet | 22 | 1.00 | 0.95 | 0.92 |
| 27 | Adam | 1.0 × 10-4 | ImageNet | 55 | 1.00 | 0.95 | 0.95 |
| 28 | Adam | 1.0 × 10-5 | ImageNet | 83 | 1.00 | 0.96 | 0.95 |
| 29 | Adam | 1.5 × 10-5 | ImageNet | 66 | 1.00 | 0.95 | 0.95 |
| 30 | Adam | 1.0 × 10-6 | ImageNet | 267 | 1.00 | 0.95 | 0.95 |
Trat: Tratamiento.
Cuadro 5 Rendimiento en clasificación de los tratamientos con VGG16 y ajuste fino.
| Hiperparámetros de entrenamiento | Rendimiento en clasificación | ||||||
| Trat. | Optimizador | Tasa de aprendizaje | Pesos iniciales | Épocas | Exactitud entrenamiento | Exactitud Validación | Exactitud prueba |
| 31 | RMSProp | 1.0 × 10-3 | ImageNet | 23 | 0.96 | 0.78 | 0.94 |
| 32 | RMSProp | 1.0 × 10-4 | ImageNet | 25 | 0.98 | 0.94 | 0.96 |
| 33 | RMSProp | 1.0 × 10-5 | ImageNet | 60 | 1.00 | 0.96 | 0.95 |
| 34 | RMSProp | 1.5 × 10-5 | ImageNet | 51 | 1.00 | 0.97 | 0.95 |
| 35 | RMSProp | 1.0 × 10-6 | ImageNet | 120 | 1.00 | 0.96 | 0.95 |
| 36 | Adam | 1.0 × 10-3 | ImageNet | 27 | 1.00 | 0.97 | 0.96 |
| 37 | Adam | 1.0 × 10-4 | ImageNet | 36 | 1.00 | 0.98 | 0.95 |
| 38 | Adam | 1.0 × 10-5 | ImageNet | 65 | 1.00 | 0.97 | 0.96 |
| 39 | Adam | 1.5 × 10-5 | ImageNet | 70 | 1.00 | 0.97 | 0.96 |
| 40 | Adam | 1.0 × 10-6 | ImageNet | 178 | 1.00 | 0.96 | 0.95 |
Trat: Tratamiento.
Se determinó que LeNet5, con el tratamiento 2, fue la arquitectura de mejor desempeño, pues obtuvo una exactitud de 97 %; por lo tanto, es la mejor arquitectura.
En el Cuadro 6 se reportan las métricas de precisión, sensibilidad y F1 de la arquitectura ganadora. En la evaluación de la matriz de confusión, se utilizaron 720 imágenes y el desempeño en clasificación se muestra en la Figura 4A sin normalizar y en la Figura 4B normalizada.
Cuadro 6 Métricas de desempeño en clasificación de LeNet5 con el tratamiento 2.
| Categoría | Precisión | Sensibilidad | Puntuación F1 | No. de imágenes |
| Gala_d | 0.99 | 0.97 | 0.98 | 90 |
| Gala_s | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 90 |
| Golden_d | 0.90 | 1.00 | 0.95 | 90 |
| Golden_s | 1.00 | 0.92 | 0.96 | 90 |
| Granny_d | 0.99 | 0.97 | 0.98 | 90 |
| Granny_s | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 90 |
| Red_d | 0.94 | 0.98 | 0.96 | 90 |
| Red_s | 0.99 | 0.96 | 0.97 | 90 |
_d: dañada, _s: sana.
Discusion
LeNet5 con el tratamiento 2 clasifica bien (100% en la matriz de confusión) las categorías Gala sana, Golden Delicious dañada y Granny sana; para las cinco categorías de manzanas restantes, los porcentajes se encontraron entre 92 y 97% (Figura 4B). Fan et al. (2020) informaron que su arquitectura de CNN entrenada desde cero para clasificar manzanas sanas y dañadas de la variedad Gala obtuvo 92 % de exactitud con un conjunto de 200 imágenes para la prueba; además, con técnicas clásicas de visión artificial (Sofu et al., 2016) reportaron que utilizaron variedades de manzana Granny Smith y Golden Delicious para clasificar sólo manzanas sanas, y obtuvieron una exactitud del 89 %. Kayaalp y Metlek (2020) clasificaron manzanas Gala sanas y dañadas usando clasificadores de arquitectura profunda (CNN) y reportaron tasas de exactitud en clasificación de 91.25 %; en contraste, Moallem et al. (2017) reportaron que para realizar la clasificación utilizaron 16 manzanas Golden sanas y ocho manzanas Golden dañadas y obtuvieron en cada clase un desempeño del 92.5 %. Al analizar los resultados obtenidos de la matriz de confusión normalizada (Figura 4B) se observa también que la manzana Red Delicious sana se clasifica con un 95 % de exactitud y la Red Delicious dañada con 97 %; además, se muestra que el desempeño en clasificación para la manzana Gala sana es de 100 % y para la manzana Gala dañada de 96 %. Fan et al. (2020) reportaron que en su matriz de confusión se alcanzó un 93 % de exactitud para la clase Gala sana y 91 % para Gala dañada. En la literatura se informa que Sofu et al. (2016) obtuvieron un desempeño en clasificación del 93.4 % para la categoría Granny Smith sana y 96 % para la clase dañada.
Finalmente, se hace notar que el tamaño de arquitectura de LeNet5 es casi tres veces menor en comparación con VGG16, ya que el número de parámetros (pesos de la red), considerando entrenamientos desde cero, es de 47,298,476 y 151,038,280 respectivamente, ello implica que para un conjunto de imágenes como el presentado en este estudio de 4800 organizadas en ocho clases, una arquitectura convolucional como LeNet5 entrenada desde cero es adecuada para cumplir con esta tarea.
Conclusiones
Se determinó que la red neuronal LeNet5 entrenada desde cero, con optimizador RMSProp y tasa de aprendizaje 1 × 10-4 logra clasificar correctamente manzanas sanas y dañadas de las variedades Red Delicious, Granny Smith, Golden Delicious y Gala, con una exactitud del 97 %; sin embargo, considerando la matriz de confusión, se puede inferir que esta arquitectura funciona al 100 % para clasificar las categorías Gala sana, Golden dañada y Granny Smith sana; para las cinco categorías restantes, el porcentaje varía entre 92 y 97 %, lo cual es importante porque la norma oficial mexicana (SE, 2003) permite que hasta 10 % de las manzanas de cualquier lote no reúna los requisitos enunciados. Para fines de una implementación que considere cumplir con la norma oficial mexicana NMX-FF-061-SCFI-2003 la arquitectura encontrada funciona. Un hallazgo en este trabajo fue que el diseño experimental generado permite encontrar específicamente los hiperparámetros y la arquitectura con el mejor desempeño en términos de clasificación. Debido a que la búsqueda rápida por rejilla se limitó a un espacio menor de posibles valores de hiperparámetros, en la búsqueda completa por rejilla se realizaron sólo 40 combinaciones para determinar la mejor arquitectura; es decir, con esta técnica se ajustó gradualmente el espacio de búsqueda a un lote más pequeño de posibles combinaciones.
