Identificación automática de intensidad de clorofila en plantas de Caposicum Annum Group mediante el procesamiento de imágenes digitales

Abstract

Hoy en día el Perú se encuentra en el tercer lugar a nivel mundial, en cuanto a la producción y exportación de fruto de Capsicum, entre su diferentes variades teniendo una producción de 36% de paprika, 34% en ajíes, 15% en rocoto y 15% en pimientos, sumando 184 mil toneladas de producción a nivel nacional, por ello es fundamental la implementación de tecnologías para tener un mayor cuidado de las plantas de Capscum y su producción pueda seguir incrementando cada vez más y para poder llegar a eso se debe tener una planta sana sin plaga o estrés y una característica principal de una planta sana es su color y tamaño, si una planta presenta intensidad de clorofila mayor es porque su color verde es intenso para poder obtener la intensidad de clorofila. Para obtener rápidamente el contenido de clorofila se propuso un método de predicción basado en tecnología de procesamiento de imágenes. Se recolectaron un total de 1600 muestras de imágenes de las plantas. Se obtuvieron 90 características de color calculando y combinando cada componente de color del espacio de color RGB mediante la umbralización. Luego, la comparación de color obtenidas entre la imagen preprocesada y la imagen original, correlacionaron con los contenidos de clorofila. De acuerdo con los resultados del coeficiente de correlación, se seleccionaron por separado 2 características de color que se correlacionaron con el contenido de clorofila. Se utilizó el preprocesamiento de imágenes y la conversión a escala gris junto a la umbralización por RGB para el contenido de clorofila podría usarse para guiar la mejora en producción de pimiento (Capsicum Annum Group).