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Detección automática de podredumbres en cítricos mediante procesado avanzado de imágenes hiperespectrales

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22 - Física
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Detección automática de podredumbres en cítricos mediante procesado avanzado de imágenes hiperespectrales

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dc.contributor.advisor	Camps-Valls, Gustau	es_ES
dc.contributor.advisor	Blasco Ivars, José	es_ES
dc.contributor.author	Gómez Sanchis, Juan	es_ES
dc.contributor.other	Universitat de València. Departament d'Enginyeria Electrònica	es_ES
dc.date.accessioned	2012-04-19T18:02:45Z
dc.date.available	2012-04-19T18:02:45Z
dc.date.issued	2010	es_ES
dc.date.submitted	2010-01-08	es_ES
dc.identifier.isbn	isbn:9788437078021	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10803/31958	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10550/23400
dc.description.abstract	La citricultura constituye actualmente una parte importantísima de la economía en la Comunidad Valenciana. Uno de los principales problemas presentes en la industria citrícola son las podredumbres producidas por los hongos Penicillium digitatum y Penicillium italicum. La detección temprana del daño producido por los hongos en los cítricos es especialmente importante para la industria distribuidora de cítricos, ya que un reducido número de frutas infectadas puede diseminar la infección a toda una partida de cítricos, produciendo grandes pérdidas económicas. Actualmente en la industria citrícola la inspección y eliminación de cítricos dañados por podredumbres se realiza de manera manual por operarios, ya que en etapas tempranas el daño producido por el hongo es difícilmente detectable por sistemas de inspección automáticos. En esta Tesis Doctoral se va a desarrollar un sistema de visión hiperespectral basado en filtros de cristal líquido sintonizables y se van a estudiar técnicas para procesar las imágenes proporcionadas por el mismo de forma automática. La finalidad de dichas técnicas será obtener un grupo reducido y lo suficientemente informativo de bandas espectrales mediante métodos de selección de características que permita detectar los frutos afectados por podredumbres tempranas mediante algoritmos automáticos de clasificación.	es_ES
dc.description.abstract	The citrus industry is now an important part of the economy in Spain. One of the main problems present in the citrus industry are the rottenness produced by Penicillium digitatum and Penicillium italicum fungi. Early detection of damage produced by fungi in citrus is especially important for the distribution of citrus industry, because a small number of infected fruit can spread infection to a batch of citrus, causing great economic losses. Nowadays the inspection and removal of damaged fruit is performed manually by operators since the damage caused by the fungi is hardly detectable by automatic inspection systems. In this PhD thesis, a hyperspectral vision system based on liquid crystal tunable filters will be developed and techniques for processing the images provided by it automatically will be studied. The purpose of these techniques will get a small and informative spectral bands using feature selection methods. Rottenness early detection will be performed using linear and non linear classification algorithms.	es_ES
dc.format.extent	180 p.	es_ES
dc.language	spa	es_ES
dc.subject	E.T.S. d'Enginyeria	es_ES
dc.subject	Enginyeria elèctrica. Electrotècnia. Telecomunicacions	es_ES
dc.title	Detección automática de podredumbres en cítricos mediante procesado avanzado de imágenes hiperespectrales	es_ES
dc.type	doctoral thesis	es_ES
dc.type.hasVersion	VoR	es_ES