Visión artificial aplicada a la clasificación basada en color

Abstract

En este trabajo se ha desarrollado una aplicación de visión artificial destinada a la clasificación de langostinos cocidos según su color. La aplicación permite capturar la imagen de un langostino, procesarla y determinar su tipo. Podemos determinar el color del langostino acudiendo a una tabla de color realizadas por un estudio del Departamento de Biotecnología y Ciencia de los Alimentos de la Universidad de Burgos. Durante el proceso de adquisición de imágenes, el langostino debe colocarse junto a la tarjeta clasificadora. De este modo, la aplicación reconoce en primer lugar la tarjeta con las diferentes categorías y posteriormente reconoce y selecciona la región de interés del langostino con el fin de obtener su color. Finalmente, en el proceso de clasificación, se compara el color detectado en el langostino con las distintas categorías, asignando a dicho langostino el color más parecido utilizando un criterio de distancia mínima en el espacio de color RGB. La aplicación trabaja sobre el sistema operativo Windows y se ha llevado a cabo utilizando el entorno de desarrollo de Microsoft Visual Studio y utilizando C/C++ como lenguaje de programación. Se ha desarrollado un interfaz de usuario que permite configurar diferentes aspectos del proceso de detección y clasificación y también se ha hecho uso de la biblioteca de visión artificial OpenCV para implementar las funciones necesarias para el tratamiento de las imágenes capturadas.

An artificial vision application has been developed intended for grade cooked prawns by color. This application allows you to take a picture of a prawn, process it and determine of which type it is. Podemos determinar el color del langostino acudiendo a una tabla de color realizadas por un estudio del departamento... We can determine the type of each prawn comparing with a color table established in a study performed by the Department of Biotechnology and Food Science at the University of Burgos. To grade the prawns, should be placed next to the color table. Once the prawn is well placed a picture is taken and then the application recognizes the color table with the differents categories, after that recognizes and selects the region of interest of the prawn in order to obtain their color. Finally, in the classification process, the obtained color is compared with the different categories, classifying the prawn using the closest color criteria of minimum distance in the RGB color space. The application works on Windows operating system and has been developed using Microsoft Visual Studio enviroment and C/C++ programming language. The user interface allows you to configure different aspects of picture taking process and classification process. Also, the library for computer vision OpenCV has been used to implement necessary functions for the image treatment.