Resumen

Se investigó un sistema de visión por ordenador para estimar el volumen y el peso de las manzanas mediante métodos de reconstrucción tridimensional y medición sin contacto. La superficie tridimensional de las manzanas pudo reconstruirse utilizando una única cámara multiespectral y una matriz lineal de luz estructurada en el infrarrojo cercano. De los mapas de altura se extrajeron tanto las características tradicionales de la imagen como información sobre la altura. Se extrajeron dos tipos diferentes de características de altura (Tipo I y II), y ambos se fusionaron con un área de proyección para formar características de combinación (Característica de combinación I y II). Se aplicaron el análisis de mínimos cuadrados parciales y la máquina de vectores de apoyo de mínimos cuadrados para los modelos de calibración con el área de proyección y las características de combinación como entradas. También se investigaron las técnicas Grid-Search y Leave-One-Out Cross-Validation para determinar los valores óptimos de los parámetros del núcleo RBF. Los modelos LS-SVM óptimos con la característica de combinación II superaron a los modelos PLS. El coeficiente y el error cuadrático medio de predicción para la mejor predicción mediante LS-SVM fueron 0,9032 y 10,1155 para el volumen, mientras que 0,8602 y 9,9556 para el peso, respectivamente. Los resultados globales indicaron que la información sobre la altura puede mejorar el rendimiento de la predicción, y el sistema propuesto podría aplicarse como alternativa a los métodos tradicionales para la medición sin contrato del volumen y el peso de las manzanas.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:peso, información de altura, área de proyección, características de altura de diferentes tipos, característica de combinación i, característica de combinación ii, sistema de visión por ordenador, métodos de medición sin contacto, valores óptimos de los parámetros, cámara multiespectral única
• Keywords:weight, height information, projection area, different type height features, combination feature i, combination feature ii, computer vision system, noncontact measuring methods, optimal parameter values, single multispectral camera