Clasificación de los frutos de café según su estado de maduración y detección de la broca mediante técnicas de procesamiento de imágenes

Abstract

En el presente artículo se plantea el desarrollo de dos algoritmos de procesamiento de imágenes para la identificación del café idóneo para producción, uno de acuerdo al color de este (estado de maduración) y otro para detectar la plaga de la broca. El clasificador de color consta de varias etapas: una base de conocimiento que consta de un banco de imágenes de frutos de café maduro y verde, una etapa de preprocesado para limpiar impurezas y filtrar ruido en la imagen; prosigue la segmentación para extraer el objeto de interés. Luego se extraen las características de color de la imagen y por último el proceso de reconocimiento e interpretación, el cual consta de una red neuronal artificial que clasifica los frutos en maduros o verdes. Por otra parte, el algoritmo de detección de broca fue desarrollado mediante un criterio de binarización, esto para buscar las zonas negras en la imagen, como el orificio dejado por esta plaga sobre el fruto de café. El clasificador por redes neuronales propuesto tuvo una efectividad de 97% al detectar los estados de madurez de los frutos de café, demostrando así que las técnicas de visión artificial para el control de calidad en los frutos de café son un método viable y poco invasivo.