Olive classification according to external damage using image analysis.

Riquelme Torres, María Teresa; Barreiro Elorza, Pilar; Ruiz-Altisent, Margarita; Barreiro Elorza, Pilar y Valero Ubierna, Constantino (2008). Olive classification according to external damage using image analysis.. "Journal of Food Engineering", v. 87 (n. 3); pp. 371-379. ISSN 0260-8774. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2007.12.018.

Descripción

Título: Olive classification according to external damage using image analysis.
Autor/es:
  • Riquelme Torres, María Teresa
  • Barreiro Elorza, Pilar
  • Ruiz-Altisent, Margarita
  • Barreiro Elorza, Pilar
  • Valero Ubierna, Constantino
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Journal of Food Engineering
Fecha: Agosto 2008
Volumen: 87
Materias:
Palabras Clave Informales: Table olives; External damages; Artificial vision; Sorting fruit; Image processing; Perishable products; Postharvest; Information technologies; Motes; Cold chain.
Escuela: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería Rural [hasta 2014]
Grupo Investigación UPM: LPF-TAGRALIA
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The external appearance of an olive’s skin is the most decisive factor in determining its quality as a fruit. This work tries to establish a hierarchical model based on the features extracted from images of olives reflecting their external defects. Seven commercial categories of olives, established by product experts, were used: undamaged olives, mussel-scale or ‘serpeta’, hail-damaged or ‘granizo’, mill or ‘rehús’, wrinkled olive or ‘agostado’, purple olive and undefined-damage or ‘molestado’. The original images were processed using segmentation, colour parameters and morphological features of the defects and the whole fruits. The application of three consecutive discriminant analyses resulted in the correct classification of 97% and 75% of olives during calibration and validation, respectively. However the correct classification percentages vary greatly depending on the categories, ranging 80–100% during calibration and 38– 100% during validation.

Más información

ID de Registro: 2150
Identificador DC: http://oa.upm.es/2150/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:2150
Identificador DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2007.12.018
URL Oficial: http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/405862/description#description
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 04 Feb 2010 13:09
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 11:54
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