Caracterización de granos de trigo mediante visión por computador.

Abstract

El trabajo consiste en la creación de un programa en lenguaje Python que, dada una imagen con los granos de trigo a analizar, identifica cada una de las semillas por separado y obtiene ciertas características de las mismas con el objetivo de crear un dataset de forma pseudoautomática. Se realizan pruebas con dos tipos de imágenes: procedentes de cámara digital y procedentes de escáner. El trabajo se divide en dos partes: en la primera fase, que aborda la identificación individual de cada grano, se logra que, a partir de una imagen con fondo negro, con casillas dibujadas de 1x1cm y donde en el centro de cada casilla se sitúa un grano, se apliquen una serie de filtros para detectar los bordes de cada grano y se obtenga por separado una imagen de cada uno de ellos. La segunda fase, centrada en la obtención de características, implica la creación de un dataset con alrededor de 15-30 características basadas en 4 aspectos principales: forma, color, tamaño y textura. El dataset así obtenido, que incluye valores estadísticos básicos, constituye el punto de partida para análisis y estudios subsiguientes fuera del ámbito de este trabajo. Además, el mecanismo pseudo-automático se emplea en el análisis de nuevas muestras.