Defensa Tesis Maestría en Data Mining Juan Pablo Mercol

• Título: Clasificación Automática de Naranjas utilizando Técnicas de Data Mining y Procesamiento de Imágenes
• Alumno: Ing. Juan Pablo Mercol
• Director: Dra. Juliana Gambini
• Jurados: Dr. Marcelo Soria, Dr. Ricardo Rodriguez, Dr. Claudio Delrieux
• Resumen:

Las técnicas de data mining consisten en la extracción de información a partir de una gran cantidad de datos, mediante el descubrimiento de patrones y regularidades por medio de algoritmos de aprendizaje automático entre otros. Esto puede aplicarse a la clasificación de objetos por medio de imágenes.

En la cadena de producción de frutas, el control de calidad se realiza por personas entrenadas en esta tarea, que examinan los frutos mientras estos avanzan por una cinta transportadora. Luego los clasifican en distintas categorías de acuerdo a diversas características visuales.

En este trabajo presentamos un método para clasificar naranjas automáticamente, por medio de imágenes. El proceso consiste en capturar las imágenes mediante una cámara digital para luego extraer características y entrenar diversos algoritmos de data mining, que deben clasificar a la naranja en una de las categorías pre-establecidas.

Uno de los principales problemas que tiene la clasificación de naranjas es la detección del cáliz, debido a que en la imagen éste puede confundirse con un defecto. Por lo tanto, previo a la extracción de características necesitamos detectar y remover el cáliz de la imagen. Para ello, utilizamos un cambio en el espacio de color y análisis de agrupamiento por k-medias. Luego, realizamos una extracción de características utilizando momentos de Zernike y análisis de componentes principales para obtener descriptores para cada región. Por último, empleamos diversos algoritmos de aprendizaje automático (tres redes neuronales y un árbol de decisión) mediante los cuales clasificamos a la región como cáliz o defecto.

Los resultados obtenidos son muy alentadores, debido a la buena precisión alcanzada por los clasificadores, lo que demuestra la factibilidad de construir un sistema de clasificación de naranjas basado en técnicas de data mining y procesamiento de imágenes, para ser utilizado en la industria alimenticia.