Development of a color classification algorithm in processed milk using RGB image analysis with computer vision
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Avila Arias, Jose Ivan; Capera León, Daniel Felipe; Guevara Tovar, Maria Paula; Nieves Pimiento, Nayive (s. f.). Development of a color classification algorithm in processed milk using RGB image analysis with computer vision. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/103439
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Resumen
Descripción
This document presents the design and testing of an optical sensor based on computer vision to detect the ideal color quality of processed milk through the reflection of a white incident light source, with the aim of being used in industrial dairy production quality visual testing, the system is designed with the use of a digital camera acting as a photodetector and a Python programming algorithm using the OpenCv library, which allows the detection and identification of color and its translation from Red, Green, Blue (RGB) to Hue Saturation Value (HSV). To minimize human intervention in the process, the system detected the coloration of previously evaluated and recognized samples of good quality and took these color values to calculate a non-rejection range, then evaluated an individual sample and classified it as ideal or non-ideal color quality, and finally recorded the results obtained from the tests.
En este documento se presenta el diseño y pruebas de un sensor óptico basado en la visión computacional para detectar la coloración de calidad ideal de la leche procesada por medio de la reflexión de una fuente de luz blanca incidente, con la finalidad de ser utilizado en las pruebas de calidad visual de una cadena de producción industrial lechera. El sistema está diseñado con el uso de una cámara digital la cual actúa como fotodetector y un algoritmo de programación en lenguaje Python que utiliza la librería OpenCv la cual permite la detección e identificación del color y su traducción tipológica de Red, Green, Blue (RGB) a Hue Saturation Value (HSV). Para minimizar la intervención humana en el proceso, el sistema detectó la coloración de muestras previamente evaluadas y reconocidas como muestras de buena calidad y tomó estos valores de color con el fin de calcular un rango de no rechazo y posteriormente evaluar una muestra individual y clasificarla como una coloración de calidad ideal o no, para finalizar, se registraron los resultados obtenidos de las pruebas.
En este documento se presenta el diseño y pruebas de un sensor óptico basado en la visión computacional para detectar la coloración de calidad ideal de la leche procesada por medio de la reflexión de una fuente de luz blanca incidente, con la finalidad de ser utilizado en las pruebas de calidad visual de una cadena de producción industrial lechera. El sistema está diseñado con el uso de una cámara digital la cual actúa como fotodetector y un algoritmo de programación en lenguaje Python que utiliza la librería OpenCv la cual permite la detección e identificación del color y su traducción tipológica de Red, Green, Blue (RGB) a Hue Saturation Value (HSV). Para minimizar la intervención humana en el proceso, el sistema detectó la coloración de muestras previamente evaluadas y reconocidas como muestras de buena calidad y tomó estos valores de color con el fin de calcular un rango de no rechazo y posteriormente evaluar una muestra individual y clasificarla como una coloración de calidad ideal o no, para finalizar, se registraron los resultados obtenidos de las pruebas.
Palabras clave
Programming algorithm , quality , HSV , OpenCV , perception , Python , RGB , Streaming , Computer vision , HSV , OpenCV , Python , RGB , Algoritmo de programación , calidad , percepción , Streaming , Visión por computador