Algoritmo de Clasificación Visual de Tomates Chonto Según Norma NTC-1103-1 (Parámetros de Color, Tamaño y Forma)

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i45.2894

Palabras clave:

automatización, visión por computadora, clasificación de tomates

Resumen

Este articulo presenta el desarrollo e implementación de un sistema de bajo costo para la clasificación de tomates tipo Chonto de acuerdo con su color, forma y tamaño, conforme a los lineamientos definidos en la norma técnica colombiana NTC 1103-1. Para lograr el objetivo planteado, se realiza el desarrollo de un algoritmo de clasificación utilizando el lenguaje de programación Python y la librería de visión por computador OpenCV. Los resultados obtenidos muestran que en la clasificación para color y madurez se logra una precisión del 93%. En la clasificación por tamaño la precisión alcanzada fue del 98%. En cuanto a la evaluación de la excentricidad para determinar la forma, se obtuvo una precisión del 80%. Los valores antes mencionados de precisión son comparaciones respecto al resultado obtenido de forma manual por una persona entrenada, la cual se considera como la clasificación ideal. Sin embargo, se tiene que el tiempo de respuesta del algoritmo es un promedio de 0,48 seg, el cual es mucho menor al tiempo requerido por la inspección y clasificación humana. Con base en los altos porcentajes de precisión obtenidos, se concluye que el algoritmo desarrollado responde a la necesidad de detectar y clasificar tomates tipo Chonto de acuerdo a su color, tamaño y forma establecidos en la norma técnica colombiana NTC 1103-1.

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Citas

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Publicado

2025-01-01

Cómo citar

[1]
E. A. Correa Cantillo, L. F. Sotelo Jiménez, E. Yime Rodríguez, y J. A. Roldán Mckinley, «Algoritmo de Clasificación Visual de Tomates Chonto Según Norma NTC-1103-1 (Parámetros de Color, Tamaño y Forma)», RCTA, vol. 1, n.º 45, pp. 146–158, ene. 2025.

Número

Sección

Artículos