Inteligencia artificial en computer visión para determinar tipo y calidad de granos de soja

Resumen

Este trabajo presenta un sistema de inteligencia artificial basado en técnicas de visión por computadora para evaluar la calidad de granos de soja, proponiendo una alternativa rápida y económica frente a los métodos manuales, al automatizar la evaluación de atributos como el tamaño, la forma, el color de los granos, la presencia de insectos y materias extrañas. Para ello, se recolectaron muestras de granos de soja sanos y dañados por diversas causas, incluyendo contaminación con materias extrañas e insectos. Se aplicaron distintas estrategias de clasificación automática de imágenes, que incluyeron modelos de Machine Learning con extracción manual de características y modelos de Deep Learning que no requieren este paso. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos de Deep Learning superan en desempeño a los de Machine Learning en la tarea de clasificación de calidad de granos de soja.