Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/2927
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorARTURO ABRAHAM SOSA LOPEZ-
dc.date.accessioned2020-10-05T16:38:10Z-
dc.date.available2020-10-05T16:38:10Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/2927-
dc.description.abstractLa búsqueda de métodos no destructivos para la determinación de la madurez de la fruta tiene el objetivo de reducir tiempos de análisis, evitar utilizar distintos equipos costosos y evitar la generación de desperdicios. Por ello, se ha recurrido al análisis de imágenes con la finalidad de encontrar un método no destructivo que sea eficiente y rápido. Sin embargo, hasta ahora, el procesamiento previo de imágenes antes de ser analizadas no se había trabajado de manera tan extensa. En esta investigación, se aplicó una transformada wavelet tipo Haar con la intención de realizar un análisis de texturas, a diferencia de la mayoría de los análisis que se basan en un promedio de color de la imagen. Además se analizaron distintos parámetros estadísticos. Dentro de los resultados, se aprecia que sí es posible utilizar una transformada wavelet tipo Haar y que los coeficientes horizontales son los más útiles para la determinación de madurez de las Prunus africana. Este método es capaz de clasificar en general con un 70% de eficiencia aproximado utilizando únicamente el promedio de los coeficientes horizontales azules, aunque puede detectar ciruelas fuera de su estado óptimo de madurez con aproximadamente un 90% de eficiencia.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttp://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/1142-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceJóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica Vol. 2, No.1 (2016)es_MX
dc.titleDeterminación del Estado de Madurez de Frutos Aplicando la Transformada Waveletes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/895833es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/6es_MX
dc.subject.keywordsHaares_MX
dc.subject.keywordsRipenesses_MX
dc.subject.keywordsCiruela Africanaes_MX
dc.subject.keywordsWaveletes_MX
dc.subject.keywordsTexturaes_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoMONICA TREJO DURAN-
dc.creator.threeEDUARDO CABAL YEPEZ-
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/122796es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/37853es_MX
dc.description.abstractEnglishThe search for nondestructive methods of determining the ripeness of fruit expects to be able to reduce the time of analysis, while avoiding the use of different expensive equipment and the generation of waste. Thus, the analysis of images has been investigated hoping to find a nondestructive method which is efficient and fast. However, until now, processing of images previous to the analysis has not been looked into so extensively. In this investigation, a Haar wavelet transform was applied to analyze textures, unlike most analysis which are based on the mean color of an image. In addition, different statistic parameters were analyzed. In the results, we can see that it is possible to use the Haar wavelet transform to determine fruit ripeness and that horizontal coefficients were the most useful to determine the maturity of Prunus Africana. This method is in general capable of classifying with an approximate efficiency of 70% using only the mean for blue horizontal coefficients, although it is able to detect nonoptimally ripened fruits with an approximate 90% efficiency.-
Appears in Collections:Revista Jóvenes en la Ciencia

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Determinación del Estado de Madurez de Frutos Aplicando la Transformada Wavelet.pdf301.69 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.