Inspección de madurez no destructiva, portátil y de bajo costo

Un sistema de inspección de madurez no destructivo portátil y de bajo coste para el aceite
  • Un sistema de inspección de madurez no destructivo portátil y de bajo coste para el aceite
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Conferencia Internacional sobre Alimentación, Agricultura y Recursos Naturales

Un sistema de inspección de madurez no destructivo portátil y de bajo coste para el aceite

Inspección de madurez no destructiva, portátil y de bajo costo

Un sistema de inspección de madurez no destructivo portátil y de bajo coste para el aceite

Sistema automático de inspección de calidad no destructivo

Un sistema de inspección de madurez no destructivo portátil y de bajo coste para el aceite

Técnica de imagen para cuantificación de frutos de palma aceitera

Un sistema de inspección de madurez no destructivo portátil y de bajo coste para el aceite
  • ¿Cómo evaluar la madurez de los racimos de frutos frescos de palma aceitera?
  • En este estudio, se evaluó la madurez de los racimos de frutos frescos de palma aceitera (FFB) utilizando un dispositivo portátil y de bajo costo, compuesto por una cámara digital, una computadora portátil y una cámara pequeña y liviana equipada con luces LED independientes. Primero, tres expertos observaron la muestra de FFB para evaluar su madurez.
  • ¿Puede la visión artificial evaluar la madurez y la calidad de los FFB de palma aceitera?
  • Conclusión En esta investigación, se desarrolló un análisis de visión artificial no destructivo para evaluar la madurez y la calidad de los FFB de palma aceitera para la operación de campo. El sistema afirma tener buena movilidad y produce resultados directamente para las operaciones en el sitio. El sistema está compuesto por una cámara de inspección, una cámara y una computadora.
  • ¿Existe un conjunto de datos abierto para la madurez de la palma aceitera?
  • Desafortunadamente, los conjuntos de datos abiertos utilizados en el estudio actual sobre la madurez de la palma aceitera no están disponibles. Comparativamente, el conjunto de datos típico de la investigación actual intenta aumentar el grado y la producción de aceite de palma refinado 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 13, 15.
  • ¿Cómo se clasifica la madurez de FFB?
  • Sistema compuesto por una cámara de inspección, una cámara y una computadora. Para la clasificación de la madurez de FFB, se utilizó un análisis discriminante para producir una función discriminante canónica. Para el contenido de aceite y el modelado de ácidos grasos libres, se utilizó un análisis de regresión múltiple. Utilizando 90 muestras, el sistema clasificó correctamente la madurez del 85% de las muestras.
  • ¿Qué datos se utilizan para la detección y clasificación de la madurez utilizando el modelo Yolo?
  • Los conjuntos de datos de imágenes se han anotado utilizando el software Roboflow 24 que se puede utilizar como datos de entrada para la detección y clasificación de la madurez utilizando el modelo YOLO. Los conjuntos de datos están disponibles en Science Data Bank 25. Los criterios de datos de video utilizados fueron: (1) grabaciones con 360° rotación de FFB de palma aceitera y (2) duración de video de aproximadamente 10 a 15 segundos.
  • ¿Son adecuados los dispositivos portátiles no destructivos para el monitoreo de la calidad de los alimentos?
  • Según los estudios anteriores, la cámara digital es un instrumento aceptable para el monitoreo de la calidad de los alimentos y, por lo tanto, se han desarrollado algunos dispositivos portátiles no destructivos a este respecto.