Desarrollo de un sistema basado en algoritmos de visión por computador para la clasificación de chontaduros con relación a tamaño y madurez en la empresa Nutritost S.A.S

Abstract

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema que permita la clasificación del chontaduro rojo costeño, mediante el procesamiento digital de imágenes (PDI), de acuerdo con las características de tamaño y madurez, requeridas por la empresa NUTRITOST S.A.S. Adicionalmente, se abarco un campo más amplio y fiable en la extracción de características como lo es el análisis de texturas que permitió realizar la clasificación a cualquier tipo de chontaduro. Para su desarrollo, se utilizó el lenguaje de programación Python, librerías de tratamiento de imágenes OpenCv y finalmente se realizó la selección y entrenamiento del clasificador RandomForest, mediante el software WEKA, el cual se basa en una herramienta del campo de la estadística conocida como “minería de datos”. Este sistema se considera como un modelo de clasificación predictivo, por ello su validación se realiza haciendo uso de los tres conjuntos fundamentales training, validation y testing, obteniendo como resultados un 89% de eficacia en el entrenamiento del clasificador y un 95% aproximadamente en la clasificación real según los criterios de la empresa.