Resumen de Procesamiento Estadístico de Imágenes Aplicado al control de calidad
Carlos Roa, Isabel Llatas Salvador
Se propone una metodolog´ýa de adquisici´on de im´agenes y de procesamiento semiautomatizado basado en m´etodos de proyecci´on multivariada como: An´alisis de Componentes Principales (PCA), Regresi´on de Componentes Principales (PCR) y M´ýnimos Cuadrados Parciales (PLS), que se ejemplifican con im´agenes obtenidas de Ma´ýz Crudo como materia prima para un producto alimenticio. Se implementa la metodolog´ýa de manera que, con un m´ýnimo de intervenciones, se pueda clasificar y diferenciar lotes de materia prima que cumplan con las especificaciones de calidad requerida. El PCA y el PLS permiten analizar visualmente las diferencias entre las muestras y establecer una clasificaci´on entre las defectuosas y las no defectuosas. El PCR no determina resultados discriminativos para esta metodolog´ýa. La potencialidad del PCA radica en la identificaci´on interactiva de los defectos en el ma´ýz, adem´as de la clasificaci´on. Por lo tanto, es posible implementar metodolog´ýas semiautomatizadas que permiten monitorear estad´ýstica y visualmente productos alimenticios, para establecer reglas de decisi´on en cuanto a atributos de calidad detectables mediante im´agenes.
