Detección automática de podredumbres en cítricos mediante procesado avanzado de imágenes hiperespectrales
- Autores: Juan Gómez-Sanchís
- Directores de la Tesis: Gustavo Camps Valls (dir. tes.), José Blasco Ivars (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2010
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Florentino Juste Pérez (presid.), Luis Gómez Chova (secret.), José David Martín Guerrero (voc.), Filiberto Pla Bañón (voc.), José Luis Rojo Alvarez (voc.)
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- Resumen
La citricultura constituye actualmente una parte importantísima de la economía en la Comunidad Valenciana. Uno de los principales problemas presentes en la industria citrícola son las podredumbres producidas por los hongos Penicillium digitatum y Penicillium italicum. La detección temprana del daño producido por los hongos en los cítricos es especialmente importante para la industria distribuidora de cítricos, ya que un reducido número de frutas infectadas puede diseminar la infección a toda una partida de cítricos, produciendo grandes pérdidas económicas. Actualmente en la industria citrícola la inspección y eliminación de cítricos dañados por podredumbres se realiza de manera manual por operarios, ya que en etapas tempranas el daño producido por el hongo es difícilmente detectable por sistemas de inspección automáticos. En esta Tesis Doctoral se va a desarrollar un sistema de visión hiperespectral basado en filtros de cristal líquido sintonizables y se van a estudiar técnicas para procesar las imágenes proporcionadas por el mismo de forma automática. La finalidad de dichas técnicas será obtener un grupo reducido y lo suficientemente informativo de bandas espectrales mediante métodos de selección de características que permita detectar los frutos afectados por podredumbres tempranas mediante algoritmos automáticos de clasificación.
