Agronomía Costarricense ISSN Impreso: 0377-9424 ISSN electrónico: 2215-2202

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agrocost/oai
Sistema de visión computarizada y herramientas de diseño gráfico para la obtención de imágenes de muestras de alimentos segmentadas y promediadas en coordenadas CIE-L*a*b*
PDF

Palabras clave

color en alimentos
coordenadas CIE-L*a*b*
segmentación de imágenes
sistema de visión computarizada
imágenes de muestras de alimentos
food colors
CIE-L*a*b* coordinates
images segmentation
computer system vision
food samples images

Cómo citar

Padrón Pereira, C. A. (2009). Sistema de visión computarizada y herramientas de diseño gráfico para la obtención de imágenes de muestras de alimentos segmentadas y promediadas en coordenadas CIE-L*a*b*. Agronomía Costarricense, 33(2). https://doi.org/10.15517/rac.v33i2.6727

Resumen

Para obtener imágenes de muestras de alimentos segmentadas y promediadas en coordenadas CIE-L*a*b* se realizó el montaje de un escenario de iluminación. Se seleccionó una cámara digital CCD y se establecieron condiciones para la captación de imágenes. Se determinó el color de 23 muestras de alimentos. Se emplearon técnicas de preprocesamiento, segmentación por regiones y promediado de imágenes, mediante el software Adobe® Photoshop® CS3 Extended y se compararon con un instrumento de referencia. Se determinó coincidencias y diferencias entre las imágenes obtenidas, las apreciaciones de los observadores y valores de coordenadas de color señaladas en la literatura en lo relativo a la luminosidad y el carácter negativo o positivo de las coordenadas a* y b*. El procedimiento utilizado permitió la obtención de imágenes de muestras de alimentos uniformes y no uniformes de colores claros y oscuros, promediadas en coordenadas CIE-L*a*b*; presentó aplicaciones en la comparación de variaciones de color entre muestras distintas o no de un mismo alimento, en la evaluación de estados de maduración de cultivos, en la transformación de resultados de coordenadas de color de otros estudios a imágenes y puede ser implementado en la determinación de características físicas de calidad en muestras de alimentos.
https://doi.org/10.15517/rac.v33i2.6727
PDF

Comentarios

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Derechos de autor 2016 Agronomía Costarricense

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.