Aplicación básica de visión artificial para determinar el área de una pieza de cuero vacuno

Abstract

Este artículo presenta una aplicación básica de la visión artificial para determinar el área de una pieza de cuero de un ganado vacuno. Para ello, se emplearon técnicas matemáticas de procesamiento digital de imágenes basadas en la manipulación del histograma a través de una potencia, seguido de una detección de múltiple umbral haciendo uso del método de Otsu, para posteriormente binarizar la imagen digital y aplicar los operadores morfológicos de erosión y cerradura que permitieron limpiar el ruido del contorno, así como facilitar la cuenta del número de pixeles blancos contenidos en el área de interés. Las técnicas señaladas fueron desarrolladas algorítmicamente en el software Matlab con el complemento del Toolbox Image Processing. En cuanto a las fotografías de las piezas de cuero, se utilizaron 10; algunas de ellas presentaron resoluciones distintas, pero todas con igual codificación de bits por pixel. Estas imágenes fueron obtenidas directamente de diferentes sitios de internet, tratando en lo posible de representar a las diferentes razas de ganado vacuno existentes. Por otro lado, para calcular el área, se tuvo que suponer un dato importante que viene hacer el tamaño del pixel en cm2 tomado con ayuda del trabajo de L. Sánchez y otros [07]. De esta forma, el área obtenida para las 10 imágenes de piezas de cuero fluctuó entre 38.7478 y 48.0689 pies2, lo que significó una concordancia respecto a una verificación visual sobre cada una de las imágenes analizadas.