Algoritmos de clasificación de texturas para la determinación del origen floral del polen apícola

  1. CARRIÓN PARDO, PILAR
Dirixida por:
  1. Eva Cernadas García Director
  2. María del Pilar Saa Otero Co-director

Universidade de defensa: Universidade de Vigo

Fecha de defensa: 15 de xaneiro de 2004

Tribunal:
  1. Carlos Hernández Sande Presidente
  2. Pedro Villar Castro Secretario/a
  3. María Luisa Durán Martín-Meras Vogal
  4. José Antonio Corrales González Vogal
  5. José Sánchez Sánchez Vogal

Tipo: Tese

Teseo: 106545 DIALNET

Resumo

En este trabajo de investigación se ha diseñado un sistema de visión por computador para determinar el origen floral del polen apícola basándose en el estudio de la estructura superficial de sus bolitas de polen (asociado a una textura desde el punto de vista de la visión por computador). Considerando que el proceso de formación de las bolitas de polen por parte de las abejas tiene las siguientes peculiaridades: * Las abejas forman cada bolita de polen amasando granos de polen que provienen de la misma especia de planta, es decir, las bolitas de polen son monoespecíficas. * Los granos de polen de cada especie de planta tienen una morfología microscópica determinada y diferenciada a los granos de otras especies. Estos nos lleva a pensar que la estructura macroscópica (textura en la nomenclatura de la visión por computador) de las bolitas de polen de cada especie pueda ser características de la misma. Representa el primer estudio científico de la aplicación de la visíon por computador a la clasificación del polen apícola. Es un tema novedoso, que supone una nueva aplicación del análisis computacional al control e inspección de productos alimenticios. Además, podría utilizarse para preparar composicones de polen apícola adaptando al tratamiento específico de cada dolencia humana (estudiado por la Apiterapia). Se ha diseñado una metodología modular para la clasificación de texturas con nitidez no homogénea especialmente. El método consta de los siguientes módulos: extracción de regiones enfocadas, cálculo de vectores de características de texturas y clasificación. Se han propuesto y evaluado tres métricas para la estimación del grado de borrosidad relativo en imágenes homogéneas en contenido. Y se ha propuesto un esquema de filtrado multiescalar para la extracción de características de textua de las imágenes. Ha sidon evaluado para la discriminación de las especies de plantas más abundantes