Detección de la madurez del banano basado en la inteligencia artificial/Artificial intelligence-based banana ripeness detection.

Abstract

Resumen Este trabajo pretende construir un modelo de inteligencia artificial que detecte el grado de maduración de los bananos según tres categorías de la escala de Von Loesecke: totalmente verde, amarillo con puntas verdes y amarillo con manchas marrones. Los métodos manuales que se suelen utilizar para clasificar el grado de maduración de los plátanos no son fiables, ya que son muy subjetivos; por lo tanto, es necesario automatizar este procedimiento. Las características que aprovecha nuestro modelo se extraen utilizando el modelo de color HSV (Hue, Saturation, Value) obtenido de las imágenes. El modelo de máquina de vectores de apoyo (SVM) multiclase basado en OVO (uno contra uno) con una función de núcleo de base radial (RBF) se implementa como el clasificador propuesto. El conjunto de datos utilizado comprende 1242 imágenes divididas en un 80% para el entrenamiento y un 20% para los datos de prueba. La precisión obtenida con el modelo propuesto fue del 98.89%, superando a los métodos más avanzados.