Algoritmo de Clasificación Visual de Tomates Chonto Según Norma NTC-1103-1 (Parámetros de Color, Tamaño y Forma)

• Correa Cantillo, Eduar Andrés ^[1] ; Sotelo Jiménez, Leonel Felipe ^[1] ; Yime Rodríguez, Eugenio ^[2] ; Roldán Mckinley, Javier Agustín ^[1]
  1. [1] Universidad del Atlántico

     Universidad del Atlántico

     México

     
  2. [2] Unviersidad del Atlántico
• Localización: Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, ISSN-e 2500-8625, ISSN 1692-7257, Vol. 1, Nº. 45, 2025 (Ejemplar dedicado a: January - June), págs. 146-158
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Visual Classification Algorithm for Chonto Tomatoes According to Standard NTC-1103-1 (Color, Size and Shape Parameters)
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• Resumen
  • español

    Este articulo presenta el desarrollo e implementación de un sistema de bajo costo para la clasificación de tomates tipo Chonto de acuerdo con su color, forma y tamaño, conforme a los lineamientos definidos en la norma técnica colombiana NTC 1103-1. Para lograr el objetivo planteado, se realiza el desarrollo de un algoritmo de clasificación utilizando el lenguaje de programación Python y la librería de visión por computador OpenCV. Los resultados obtenidos muestran que en la clasificación para color y madurez se logra una precisión del 93%. En la clasificación por tamaño la precisión alcanzada fue del 98%. En cuanto a la evaluación de la excentricidad para determinar la forma, se obtuvo una precisión del 80%. Los valores antes mencionados de precisión son comparaciones respecto al resultado obtenido de forma manual por una persona entrenada, la cual se considera como la clasificación ideal. Sin embargo, se tiene que el tiempo de respuesta del algoritmo es un promedio de 0,48 seg, el cual es mucho menor al tiempo requerido por la inspección y clasificación humana. Con base en los altos porcentajes de precisión obtenidos, se concluye que el algoritmo desarrollado responde a la necesidad de detectar y clasificar tomates tipo Chonto de acuerdo a su color, tamaño y forma establecidos en la norma técnica colombiana NTC 1103-1.

  • English

    This article introduces the development and implementation a low-cost system for the classification of Chonto tomatoes according to their color, shape and size, in accordance with the Colombian technical standard NTC 1103-1. To achieve the proposed objective, a classification algorithm is developed using Python and OpenCV software. The obtained results show that the classification for color and maturity had an accuracy of 93%. In the classification by size the precision was 98%. Regarding the evaluation of eccentricity for determining the shape, an accuracy of 80% was obtained. The precision values mentioned above are comparisons with the results obtained manually by a trained individual, which are considered the ideal classification. However, the response time of the algorithm is 0.48 sec, in average, which is much less than the time required for human inspection and classification. In addition to precision achieved, it can be said that the developed software responds to the need to detect and classify chonto tomatoes according to their color, size and shape established in the Colombian technical standard NTC 1103- 1.