Articles
Artificial vision in pattern recognition for fruit classification in agrobusiness
Published 2020-04-09
Keywords
- fruit classification,
- pattern recognition,
- artificial vision
How to Cite
Sucari León, R., Aroquipa Durán, Y., Quina Quina, L. D., Quispe Yapo, E., Sucari León, A., & Huanca Torres, F. A. (2020). Artificial vision in pattern recognition for fruit classification in agrobusiness. Puriq, 2(2), 109–118. https://doi.org/10.37073/puriq.2.2.76
Copyright (c) 2020 PURIQ
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Métricas alternativas
Abstract
The purpose of this research was to determine the effectivity of applying artificial vision on patterns recognition for the fruits classification in agrobusiness, for this purpose we has used a database with 50 records of 6 fruit varieties with 4 characteristics that are considered for each fruit and a sample of 20 fruits, likewise has been used the automatic pattern recognition technique through the Bayesian classifier implemented in Octave, in the experiment it was recognized to the fruits up to 93.33% and erring in other cases 6.67%. Concluding that is effective to apply artificial vision in the pattern recognition classify fruits.
Downloads
Download data is not yet available.
References
- Aldabas Rubira, E. (2002). Introducción al reconocimiento de patrones mediante redes neuronales. IX Jornades de Conferencies d’Enginyeria. Retrieved from http://petrus.upc.es/~microele/neuronal/xn/
- Arivazhagan, S., Newlin Shebiah, R., Selva Nidhyanandhan, S., & Ganesan, L. (2010). Fruit Recognition using Color and Texture Features. In Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences (Vol. 1). Retrieved from http://www.cisjournal.org
- Cáceres Tello, J. (2014). La visión artificial y las operaciones morfológicas en imágenes binarias. Retrieved from http://www.um.es/waspssViewproject
- Cubero García, S. (2012). Diseño e implementación de nuevas tecnologías basadas en visión artificial para la inspección no destructiva de la calidad de fruta en campo y mínimamente procesada. Universidad Politécnica de Valencia.
- Domingo, M. (2004). Visión por Computador. Retrieved from http://www.ing.puc.cl/
- Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). Pattern Classification - Stork - Google Libros. Retrieved November 10, 2019, from https://books.google.com.pe/books?hl=es&lr=&id=Br33IRC3PkQC&oi=fnd&pg=PR3&ots=2xDRMtd6Hp&sig=euCrNoI04hncVOlqnKDDbZnKTMs&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
- Elamvazuthi, I., Sinnadurai, R., Khan, A., & Vasant, P. (2009). Fruit Sorting using Fuzzy Logic Techniques. AIP Conference Proceedings, 225–230.
- Fernández Brondo, J. M. (2000). El desarrollo humano como base en la calidad total y la sostenibilidad en los agronegocios. Revista Mexicana de Agronegocios, IV(7), 79–92. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14107411
- Gatica, G., Best, S., Ceroni, J., & Lefranc, G. (2013). Olive fruits recognition using neural networks. Procedia Computer Science, 17, 412–419. https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.053
- Granados Montelongo, J. A. (2000). Fundamentos de Calidad Total en los Agronegocios. Revista Mexicana de Agronegocios, IV, 476–484.
- Montoya Holguín, C., Cortés Osorio, J. A., & Chaves Osorio, J. A. (2014). Automatic recognition system of fruits based computer vision. In Revista chilena de ingeniería (Vol. 22).
- Pencue-Fierro, E. L., & León-Téllez, J. (2003). Detección y clasificación de defectos en frutas mediante el procesamiento digital de imágenes. Revista Comlombiana de Física, 35(1), 148–151.
- Porras, J., De la Cruz, M., & Morán, A. (2014). Clasification system based on computer vision. Retrieved from http://v-beta.urp.edu.pe/pdf/id/2881/n/clasification-system-based-on-computer-vision
- Rodriguez Pérez, F. (2015). Sistema automatizado para la determinación del estado de maduración en frutas bomba. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 24, 56–61. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=93243475010
- Sandoval, Z., & Prieto, F. (2009). Procesamiento de imágenes para la clasificación de café cereza. Prospectiva, 7(1), 67–73.
- Theodoridis, S., & Koutroumbas, K. (2003). Pattern Recognition (Second; Elsevier, Ed.). USA.
- Vega Huerta, H., & Cortez Vásquez, A. (2010). Entrenamiento de Redes Neuronales para el Reconocimiento de Frutas. Paradigmas 2, 1, 141–164.
- Vega Huerta, H., Cortez Vásquez, A., Huayna, A. M., Alarcón Loayza, L., & Romero Naupari, P. (2009). Reconocimiento de patrones mediante redes neuronales artificiales. Revista de Ingeniería de Sistemas e Informática, 6(2), 17–26