Olive Ripening Phase Estimation based on Neural Networks Marco Mora, Jorge Aliaga, and Claudio Fredes marcomoracofre@gmail.com Laboratorio de Investigaciones Tecnológicas en Reconocimiento de Patrones LITRP www.litrp.cl Universidad Católica del Maule Talca, Chile

Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico FONDEF Contexto Global de la Investigación Proyecto FONDEF ID15i10142 Estimación del Contenido de Aceite en Olivas en base a Tecnologías no Destructivas Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico FONDEF Gobierno de Chile Objetivo: Estimar con precisión el contenido de aceite mediante información VIS-NIR proveniente de imágenes en color y espectros NIR de olivas aceiteras

Motivación: 6 Fases de Color de la Oliva Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4 Fase 5 Fase 6 Fase 1: Verde Fase 2: Verde Amarillento Fase 3: Pocos Puntos Rojizos Fase 4: Muchos Puntos Rojizos Fase 5: Púrpura Fase 6: Negro Estado de Madurez, Contenido de Aceite, Momento de Cosecha. Identificación Visual por experto humano. Propensa a errores, subjetiva, poco representativa. Una oliva tiene una distribución de colores. Objetivo: Desarrollar método para estimar fase de color mediante imágenes digitales

Esquema de la Presentación Adquisición y Segmentación de Imágenes de Olivas Construcción de Escala de Colores Descriptor para representar el color Clasificador basado en Redes Neuronales Resultados Conclusiones y Trabajos Futuros

Adquisición y Segmentación de Imágenes de Olivas

Creación de Escala de Colores para las Olivas

Descriptor para Distribución de Color: Histograma de Color

Clasificador basado en Redes Neuronales Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4 Fase 5 Fase 6 67% 33% 100%

Resultados

Conclusiones y Futuros Trabajos Desarrollo de escala de color unidimensional adaptada al color. Propuesta de descriptor para representar distribución de color de olivas. Clasificador basado en MLP para datos no-linealmente separables. Descriptor de alta representatividad y elevado porcentaje de acierto. Futuros Trabajos Análisis de modelos de invariantes de color para trabajo en campo. Métodos de calibramiento de imágenes en campo. Uso de celulares para adquirir imágenes en campo.

¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN! Agradecimientos Proyecto FONDEF ID15i10142 Estimación del Contenido de Aceite en Olivas en base a Tecnologías no Destructivas Marco Mora, Claudio Fredes, Marcos Carrasco, Lisandro Roco marcomoracofre@gmail.com Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF) Gobierno de Chile ¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN!