Ordenación y Clasificación Numérica en Nopal Tunero Mediante Atributos De Fruto (original) (raw)

Clasificación de manzanas utilizando visión artificial y redes neuronales artificiales

Ingeniería y Región, 2018

El valor agregado en un fruto puede incrementarse con un buen manejo postcosecha. La clasificación en diferentes parámetros es de las operaciones más importantes. En las pequeñas empresas se realiza de forma manual obteniendo deficiencias en la calidad del producto. Estos problemas se podrían resolver o disminuir con la implementación de algoritmos inteligentes que en este caso incluyen visión artificial y redes neuronales artificiales. En este proyecto se presenta la clasificación de manzanas mediante un algoritmo inteligente, usando una red neuronal convolucional (CNN), la cual se desarrolla utilizando librerías de código abierto (OpenCV, Tensorflow y Keras) en Python con una estructura de diferentes capas convolucionales y MaxPooling, para un conjunto de 2,800 imágenes de 128x128 pixeles, de las cuales el 80% se utilizaron para entrenamiento y el 20% para hacer una prueba de la red, obteniendo una precisión del 98.3% y del 95.36%, respectivamente. Después del entrenamiento, se re...

Clasificación de acordes con redes neuronales

2016

1 Facultad de Ingenieŕıa, Universidad Nacional de Mar del Plata, Laboratorio de Bioingenieŕıa, Instituto de Investigaciones Cient́ıficas y Tecnológicas en Electrónica (ICyTE) CONICET-UNMDP 2 Cátedra de Modelización y Predricción con Tecnoloǵıas Emergentes Facultad de Ingenieŕıa, Universidad Nacional de Mar del Plata, Laboratorio de Bioingenieŕıa, Instituto de Investigaciones Cient́ıficas y Tecnológicas en Electrónica (ICyTE) CONICET-UNMDP

Clasificación nominal en yuhup

Amerindia, Revue d'ethnolinguistique amérindienne, 29-30, 2004

Este artículo ofrece una mirada sobre el sistema de clasificación nominal en yuhup. En primer lugar, se ubica al pueblo y la lengua en la región y la familia lingüística, y se presentan algunas características tipológicas de la lengua. A continuación se muestra el funcionamiento del sistema de clasificación en la composición nominal, las construcciones de determinación calificativa y cuantificativa, y las construcciones anafóricas. Como conclusión se presenta una interpretación sobre la tipología del sistema y se señalan algunas perspectivas de investigación.

Clasificación de frutos del durazno en maduros, no maduros y dañados hacia la cosecha automatizada

CIBA Revista Iberoamericana de las Ciencias Biológicas y Agropecuarias, 2021

A partir de la tecnología de visión artificial, específicamente de redes neuronales convolucionales, se propuso una solución para realizar el reconocimiento de frutos de durazno maduros, así como la identificación de frutos dañados. La finalidad es obtener frutos con el nivel de calidad adecuado para su comercialización. Para lograr este propósito, se obtuvieron imágenes de duraznos en un ambiente no controlado. Se recortaron las imágenes digitales hasta obtener el área de interés. Se configuraron tres conjuntos de datos: el primero, de duraznos maduros e inmaduros; el segundo, también de duraznos maduros e inmaduros pero con enfoque en un área textural, y el tercero, de duraznos sanos y dañados. Se aplicó una red neuronal convolucional, que fue programada en el lenguaje Python, las librerías de Keras y TensorFlow. Durante las pruebas se obtuvo una precisión de 95.31 % a la hora de elegir entre maduros y no maduros. Mientras que al clasificar los duraznos sanos y dañados se obtuvo 9...

Distribución Binomial Aplicada a un Sistema de Clasificación de Piezas con Tratamiento Digital de Imágenes

ITECKNE, 2011

Resumen-Este trabajo describe el desarrollo de un sistema de clasificación de partes para un lote de producción, donde se utiliza un sistema de procesamiento digital de imágenes que permite reconocer las piezas cuando se reúnen o no las características definidas previamente. Para realizar y analizar el control de calidad para el lote de producción, se utiliza una densidad de probabilidad discreta, que se usa frecuentemente en los procesos de control de calidad. La distribución utilizada fue la distribución binomial, ampliamente empleada en procesos de control de calidad en situaciones cuya solución tiene dos posibles resultados, éxito o fracaso, de un parámetro de un conjunto de muestras establecido.