Clasificación de imágenes por atributos

En particular nos interesa la automatización de procesos de reconocimiento y clasificación de objetos que provienen de una línea industrial (de producción o packaging). Lo cual trae consigo la incorporación de computadoras para la realización de las tareas que hasta ahora eran solo realizadas por el ser humano con dependencia de su discernimiento y su percepción visual del mundo que lo rodea. Nuestro interés se centra, como se menciona previamente, en el reconocimiento y clasificación de objetos que en nuestro caso serían pomelos, naranjas, bananas, limones, etc.. Para lograr este objetivo se supone contar con un sistema industrial provisto de una cinta transportadora por donde circularán dichos productos. También se contará con cámaras de video que en un punto del trayecto de los productos los filmará, enviando la información respectiva a la computadora. A continuación, con la adquisición de estas imágenes y la aplicación de los algoritmos pertinentes de reconocimiento y clasificación se procederá a la toma de decisión, derivando el objeto a su correspondiente destino final que puede ser o bien a un sector determinado por sus características inherentes (color, forma, tamaño), o bien descartarlo como consecuencia por ejemplo de defectos que podrían ser manchas. Los objetos tomados como base para la clasificación fueron elegidos por su diversidad en forma y tamaño; presentando éstos regularidades en cuanto a su forma y facilitando por consiguiente los algoritmos de clasificación. Pero, no obstante, estas técnicas se pueden emplear para una variedad de otros productos como pueden ser otras frutas; herramientas como pinzas, tuercas, tornillos . Asimismo de estos objetos estudiados se extraen sus características más importantes como son: área, perímetro, diámetro máximo, centroide, color, sus distintos momentos que los hacen invariantes ante rotaciones, traslaciones y cambios de escala, y también la presencia de defectos en su superficie tales como manchas o decoloraciones. Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática (UNLP). Licenciado en Informática