Jueves 7 de Septiembre, 14:00 hs. (Aula II)

Dr. Alejandro Ceccatto,
actual director del Instituto de Física de Rosario (CONICET - UNR)
El Dr. Ceccatto es Investigador Principal del CONICET y Profesor de la Universidad Nacional de Rosario.

El análisis y la identificación de semillas son actividades esenciales que contribuyen al valor agregado de una cosecha. Estos estudios son llevados a cabo en diferentes etapas del proceso global, que incluye la producción de semillas comerciales, la clasificación del cereal con propósitos de industrialización y comercialización, las actividades científicas que dan lugar a una mejora de las especies, etc. En particular, una cuestión de interés en la explotación agrícola es la identificación temprana de malezas a partir del análisis de las semillas extrañas que están presentes en un cultivar. Para ello se emplean habitualmente diferentes procedimientos, basados esencialmente en habilidades manuales y capacidades de apreciación de técnicos especializados. En la mayor parte de los casos dichos métodos son lentos, tienen una baja reproducibilidad y poseen un grado de subjetividad difícil de cuantificar. Por ello, tienen una importancia tecnológica y económica muy grande el desarrollo y la implementación efectiva de nuevos métodos que posibiliten una identificación y clasificación rápida y confiable de semillas.
En los últimos años nuestro grupo de investigación ha estado trabajando en el desarrollo de un sistema para la identificación automática de semillas de malezas basado en imágenes de video. El prototipo, que actualmente está alcanzando la escala comercial, complementa las técnicas estandar de adquisición y procesamiento de imágenes con métodos de clasificación basados en Redes Neuronales Artificiales (RNA). La meta principal ha sido crear un sistema experto que integra software y hardware y que es capaz de realizar la identificación automática de las malezas más comunes presentes en la producción comercial de semillas. El sistema, basado en varios clasificadores RNA organizados en forma de comité, clasifica semillas a partir de imágenes color. Estas imágenes, obtenidas con una video cámara RGB y digitalizadas mediante un "frame grabber", son preprocesadas para extraer el fondo y medir un número de parámetros característicos que serán luego alimentados al clasificador RNA. Se han determinado aproximadamente 160 parámetros que caracterizan las semillas según tres aspectos diferentes: morfológico, de textura y color. Este gran número de parámetros ha sido reducido utilizando un clasificador simple (Naive Bayes) para dar lugar a un conjunto óptimo que contiene entre 12 y 20 características que son las más efectivas para los fines de clasificación. El proceso de reducción de la dimensionalidad fue llevado a cabo empleando una base de datos más pequeña que contenía aproximadamente 3000 imágenes de las 60 especies de semillas más frecuentes. La base de datos completa contiene actualmente 12000 imágenes de más de 250 especies, que cubren la mayor parte de las malezas efectivamente presentes en la producción de semillas comerciales.
En este seminario se brindarán detalles de este desarrollo tecnológico y se discutirá la estructura del clasificador así como los tests realizados para evaluar sus capacidades de generalización.

Notes

Para mayor información comuníquese a jaiio2000@exa.unicen.edu.ar