Resumen

RIOS-CABRERA, R.; LOPEZ-JUAREZ, I.  y  SHENG-JEN, Hsieh. Ann Analysis in a Vision Approach for Potato Inspection. J. appl. res. technol [online]. 2008, vol.6, n.2, pp.106-117. ISSN 2448-6736.

Se explica una metodología para extracción de propiedades de papa usando procesamiento de imágenes. El objetivo es determinar su calidad evaluando propiedades físicas y utilizando Redes Neuronales Artificiales (ANN's) se encuentran deformaciones. Se lleva a cabo un análisis comparativo de tres modelos (Backpropagation, Perceptron y Fuzzy ARTMAP), evaluando velocidad y estabilidad para clasificación de propiedades extraídas. La metodología de procesamiento de imágenes y extracción de características se presenta mostrando algunos resultados. Fuzzy ARTMAP superó a los otros modelos debido a su estabilidad y velocidad de convergencia con tiempos tan bajos como 1 ms por patrón, lo cual demuestra lo apropiado del modelo para inspección en tiempo real. Se proponen varios algoritmos para determinar defectos de la papa tales como color verdoso, manchas, grietas y clasificación de forma, que pueden ser empleados de forma efectiva para clasificar diferentes calidades de papas.

Palabras llave : ANN; ART theory; pattern recognition; Visual inspection.

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