SISTEMA DE ILUMINACIÓN Y AISLAMIENTO PARA ADQUISICIÓN IMÁGENES DE CONTROL DE CALIDAD DEL JITOMATE (LIGHTING AND INSULATION SYSTEM FOR ACQUISITION QUALITY CONTROL IMAGES OF THE TOMATO)
Resumen
Resumen
El estudio de calidad de jitomate ha tomado relevancia por su contenido de antioxidantes para combatir enfermedades, esto permite la creación de diferentes productos derivados de esta hortaliza. En este trabajo se presenta una comparación de los sistemas de aislamiento e iluminación para la adquisición de imágenes del jitomate. El método empleado para el desarrollo de este fue integrado por tres fases que son: (1) la de selección de la plataforma de procesamiento, (2) la implementación de los subsistemas de aislamiento e iluminación, (3) la del algoritmo de adquisición de datos. Las dos configuraciones iluminaciones utilizadas en este trabajo fue la de geometría de anillo y difusa. Una parte esencial para una buena operación del sistema de adquisición de imágenes es la configuración de iluminación difusa. Se identificó que la mejor iluminación para la adquisición de imágenes del jitomate fue la de iluminación difusa. Cabe resaltar que la elección de la Raspberry Pi 3 facilitó el desarrollo del algoritmo por el uso del lenguaje de programación Python y las librerías de OpenCV.
Palabra(s) Clave: Imagen, Iluminación, Jitomate
Abstract
The tomato quality study has become relevant for its antioxidant content to fight diseases, this allows the creation of different products derived from this vegetable. This paper presents a comparison of the isolation and lighting systems for the acquisition of tomato images. The method used for the development of this was integrated by three phases that are: (1) the selection of the processing platform, (2) the implementation of the insulation and lighting subsystems, (3) that of the acquisition algorithm of data. The two lighting configurations used in this work were that of ring and diffuse geometry. An essential part for a good operation of the image acquisition system is the diffuse lighting configuration. It was identified that the best lighting for the acquisition of tomato images was diffuse lighting. It should be noted that the choice of the Raspberry Pi 3 facilitated the development of the algorithm by the use of the Python programming language and OpenCV libraries.
Keywords: Image, Lighting, Tomato
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1385-1394 PDFReferencias
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