Resumen

El proceso de maduración del plátano provoca el desperdicio de una parte importante de la producción de esta fruta. El objetivo de esta investigación es encontrar una nueva técnica útil para identificar, registrar y cuantificar el proceso de maduración de un plátano (Musa AAB Simmonds) en la séptima etapa del proceso de cultivo. Esta cuantificación se propone con una técnica no destructiva basada en el procesamiento de imágenes multiespectrales. En este experimento se utilizó un conjunto de imágenes multiespectrales registradas en un rango de 270-1000 nm (de UV a IR) con la ayuda de una cámara monocromática y un conjunto de 10 filtros ópticos. Las imágenes multiespectrales se analizaron con tres técnicas diferentes: Análisis fractal de Fourier, transformada de Hotelling y análisis de homogeneidad de texturas basado en la matriz de coocurrencia. En primer lugar, se calculó un índice característico para cada técnica para un conjunto diario de imágenes multiespectrales. Estos índices son el índice de pendiente, para los fractales de Fourier; la media de los valores propios calculados, con la transformada de Hotelling; y el valor de homogeneidad de la textura. Estos índices fueron evaluados utilizando el comportamiento de los gráficos resultantes para un período de siete días, siendo preferidos aquellos gráficos con tendencia a valores decrecientes. Por último, se evaluó la repetibilidad de cada técnica reproduciendo valores similares para cada día durante el periodo de evaluación. Estos tres métodos serán comparados en este artículo con el fin de seleccionar el de mejor desempeño para la medición del proceso de maduración en banano. Los resultados obtenidos muestran que es posible aislar eficazmente las manchas marrones de la cáscara del plátano con la transformada de Hotelling utilizando sólo 2 filtros ópticos: visible (410-690 nm) y Near-IR (820-910 nm). Con la fusión de imágenes espectrales resultante fue posible describir eficazmente la evolución de las manchas marrones presentes en el proceso de maduración mediante el criterio de homogeneidad de la textura.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:proceso, transformada de hotelling, manchas marrones, imágenes multiespectrales, filtros ópticos, análisis fractal de fourier, musa aab simmonds, análisis de homogeneidad de texturas, fusión de imágenes espectrales, criterios de homogeneidad de texturas
• Keywords:process, hotelling transform, brown spots, multispectral imagery, optical filters, fourier fractal analysis, musa aab simmonds, homogeneity texture analysis, spectral image fusion, texture homogeneity criteria