Sistema y procedimiento para determinar automáticamente el número de flores de una inflorescencia.

Sistema y procedimiento para determinar automáticamente el número de flores de una inflorescencia.

El procedimiento comprende:

- capturar una imagen original (100) de la inflorescencia sobre un fondo (104) que contraste con la inflorescencia;

- convertir la imagen original (100) al espacio de color CIELAB;

- segmentar dicha imagen convertida aplicando un umbral de segmentación (200) en los valores de los ejes de colores complementarios a* o b*, para obtener los pixeles que representan la inflorescencia (202);

- filtrar los grupos de pixeles encadenados que representan la inflorescencia (202) en función de su situación como valores de intensidad que representan máximos locales;

- agrupar en diferentes aéreas brillantes (302) los pixeles filtrados que estén interconectados;

- realizar un filtrado sobre las áreas brillantes (302) para eliminar aquellas que no corresponden a flores, incluyendo un filtrado por tamaño del área brillante (302) y un filtrado en función de la distancia con otras áreas brillantes (302).

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201400006.

Solicitante: UNIVERSIDAD DE LA RIOJA.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: CUBERO GARCIA,SERGIO, MILLÁN PRIOR,Borja, DIAGO SANTAMARÍA,María Paz, TARDÁGUILA LASO,Manuel Javier, SANZ GARCÍA,Andrés.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • A01B79/00 NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA.A01 AGRICULTURA; SILVICULTURA; CRIA; CAZA; CAPTURA; PESCA.A01B TRABAJO DE LA TIERRA EN AGRICULTURA O EN SILVICULTURA; PARTES CONSTITUTIVAS O ACCESORIOS DE MAQUINAS O INSTRUMENTOS AGRICOLAS, EN GENERAL (apertura o recubrimiento de surcos o de hoyos para la siembra, plantación o abonado A01C 5/00; máquinas para la recogida de raíces o tubérculos A01D; segadoras convertibles en aparatos para trabajo de la tierra o capaces de trabajar la tierra A01D 42/04; segadoras combinadas con instrumentos para trabajo de la tierra A01D 43/12; trabajo de la tierra para obras públicas o explotaciones mineras E01, E02, E21). › Métodos para trabajar la tierra (requiriendo esencialmente el empleo de máquinas particulares, ver los grupos relativos a estas máquinas).
  • A01D46/28 A01 […] › A01D RECOLECCION; SIEGA.A01D 46/00 Recolección de frutas, hortalizas, lúpulo o productos similares; Dispositivos para sacudir los árboles o arbustos. › Máquinas para vendimiar.
  • A01D91/00 A01D […] › Métodos para la recolección de productos agrícolas (necesitando esencialmente el empleo de máquinas especiales, ver los grupos relativos a estas máquinas).
  • A01D91/04 A01D […] › A01D 91/00 Métodos para la recolección de productos agrícolas (necesitando esencialmente el empleo de máquinas especiales, ver los grupos relativos a estas máquinas). › de productos que crecen sobre la superficie (frutos, lúpulo A01D 46/00).
  • B07C5/34 TECNICAS INDUSTRIALES DIVERSAS; TRANSPORTES.B07 SEPARACION DE SOLIDOS; CLASIFICACION.B07C CLASIFICACION POSTAL; CLASIFICACION DE OBJETOS INDIVIDUALES O DE UN MATERIAL A GRANEL MANIPULABLE PIEZA POR PIEZA COMO OBJETOS INDIVIDUALES (especialmente adaptada a un fin determinado previsto en otra clase, ver la clase apropiada, p. ej. A43D 33/06, B23Q 7/12). › B07C 5/00 Clasificación según una característica o una particularidad de los objetos o del material a clasificar, p. ej. clasificación controlada por un dispositivo que detecta o mide esta característica o particularidad; Clasificación con ayuda de dispositivos manuales, p. ej. sistemas de agujas (clasificación exclusivamente manual B07C 7/00; separación de diferentes sólidos unos de otros por cribado, tamizado o utilización de corrientes de gas, u otra separación por vía seca para materiales a granel B07B; selección de monedas G07D). › Clasificación en función de otras propiedades particulares.
  • G06T7/00 FISICA.G06 CALCULO; CONTEO.G06T TRATAMIENTO O GENERACIÓN DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL.Análisis de imagen.
Sistema y procedimiento para determinar automáticamente el número de flores de una inflorescencia.

Fragmento de la descripción:

Campo de la invenciïn La presente invenciïn se refiere a un sistema que proporciona una estimaciïn del nïmero de flores de vid mediante visiïn artificial. Esta evaluaciïn permite predecir de forma robusta, fiable y muy temprana (cuatro meses antes de la vendimia) la producciïn de uva del viïedo.

Antecedentes de la invenciïn La determinaciïn del nïmero de flores de una inflorescencia de una especie vegetal en condiciones de pleno campo tiene interïs cientïfico, biolïgico, agronïmico y econïmico. Aplicado al viïedo, la determinaciïn fiable y robusta del nïmero de flores de vid supondrïa dar un paso significativo en la estimaciïn de la producciïn de uva de forma temprana y automatizada, lo cual permitirïa a la industria vitivinïcola optimizar la gestiïn del viïedo de forma objetiva (Le. regular el aclareo de uva ... ) y realizar las predicciones de la cosecha de uva final, tiempo y jornaleros necesarios para la vendimia, asï como del precio final de la uva.

Actualmente no se conoce ningïn sistema en el mercado que permita determinar de forma automïtica el nïmero de flores de una inflorescencia de una especie vegetal en condiciones de pleno campo. Es importante resaltar que el sistema es vïlido para todas aquellas plantas de fruto que tienen las flores agrupadas en una inflorescencia, que son la mayorïa. Por ejemplo, una aplicaciïn concreta y muy ïtil es la aplicaciïn al conteo de flores en vid. Hasta la fecha, en el sector vitïcola solo se realizan estimaciones de la producciïn de uva de forma manual y no objetiva. El sistema tradicional de estimaciïn de los componentes de la producciïn de uva del viïedo se realiza mediante el pesaje de los racimos y el conteo de bayas en laboratorio. Esto requiere que los racimos han de ser desgranados manualmente para despuïs, pesar las bayas o colocarlas en una bandeja y ser fotografiadas en condiciones de luz controladas para el posterior procesamiento de la imagen. Por lo tanto, este mïtodo es manual y destructivo, requiriendo la vendimia del racimo a muestrear y su traslado al laboratorio donde se toman las imïgenes. Ademïs, por su laboriosidad, estos mïtodos manuales requieren una elevada mano de obra y tiempo de ejecuciïn, por lo que los muestreos suelen ser pequeïos, insuficientes y generalmente no representativos.

Otros sistemas permiten la estimaciïn en campo del nïmero de bayas o granos de uva (no de flores) mediante anïlisis de imagen. Estos sistemas estïn desarrollados para ser utilizados despuïs del cuajado, en ïpocas mïs cercanas a la vendimia, cuando ya estïn totalmente formados los granos de uva y los racimos. Ademïs, estos sistemas requieren la toma de imïgenes por la noche (oscuridad total) , para evitar la influencia de la luz solar.

Por lo tanto, los sistemas actuales requieren instrumentos especïficamente construidos, la destrucciïn de las muestras tomadas y horarios de toma de imïgenes no habituales para los trabajos en la agricultura, no permitiendo ademïs una estimaciïn temprana de la producciïn de uva del viïedo.

Existe tambiïn bastante literatura cientïfica en relaciïn a la importancia de la determinaciïn del nïmero de flores de vid. La floraciïn y tasa de cuajado son los factores de mayor importancia en la producciïn del viïedo [1]. Estos dos procesos fisiolïgicos definen el nïmero de bayas por racimo, que junto con el peso de la baya determinan la arquitectura y compacidad del racimo (racimos sueltos o compactos) , considerados como indicadores de la calidad de la uva y el vino [2]. La eficiencia reproductiva, que condiciona la tasa de cuajado, es dependiente de la variedad y del clon de vid seleccionado ([1], [3], [4]) e influenciada por factores fisiolïgicos, ambientales y patolïgicos [5].

La tasa de cuajado ha sido estimada en varios trabajos que evaluaban los efectos de las prïcticas de cultivo en la viticultura desde el siglo XIX ([1], [6]) , incluyendo la poda en verde [7], despuntado ([8], [9]) deshojado precoz [10], anillado [11] Y aplicaciïn de reguladores de crecimiento ([9], [12]) Y nutrientes ([13], [14]) . En la mayorïa de estos estudios, se utilizï el nïmero de bayas por racimo para estimar el cuajado bajo el supuesto de que el nïmero de flores por inflorescencia inicial era constante. Sin embargo, el nïmero de flores por inflorescencia muestra una fuerte variaciïn entre cepas y entre inflorescencias de una misma planta [1]. Por lo tanto, la determinaciïn o conteo del nïmero de flores por inflorescencia es esencial para la evaluaciïn precisa de la tasa de cuajado.

Multitud de mïtodos se han desarrollado para determinar el nïmero de flores por inflorescencia. May [15] y Keller et al. [16] propusieron envolver la inflorescencia con una bolsa de malla tupida atada al pedïnculo de la misma desde la antesis hasta el cuajado completo, para despuïs contar los cïlices florales recolectados y con ellos estimar el nïmero de flores total por racimo. Este mïtodo, aunque efectivo, requiere mucho tiempo y esfuerzo para cada una de las inflorescencias. En Poni et al. [10] un conjunto de 20 inflorescencias se fotografiaron individualmente con una cïmara digital perpendicular a la misma y utilizando un fondo negro. Posteriormente el nïmero de flores en la fotografïa se contaba manualmente en una impresiïn de la misma con el objetivo de determinar la relaciïn directa o lineal entre nïmero de flores contadas y total presente en la inflorescencia.

Los sistemas de visiïn por ordenador se utilizan para la inspecciïn automatizada en agricultura y procesado de alimentos ([17], [18], [19]) . Ademïs del anïlisis de color o daïos superficiales, la forma, tamaïo y textura son caracterïsticas que pueden ser valoradas objetivamente por un sistema de anïlisis de imagen, lo que lo convierten en una herramienta precisa para el control de la calidad, reconocimiento automïtico o estimaciïn de la producciïn ([20], [21], [22]) . Sin embargo, la eficiencia de un sistema de visiïn por ordenador basado ïnicamente en el anïlisis del color estï altamente influenciada por las condiciones de iluminaciïn, ïngulo de captura y composiciïn del objeto. En viticultura se han realizado algunos trabajos en anïlisis de imagen RGB, con el objetivo de estimar el nïmero de bayas por racimo en el momento de cosecha utilizando ïnicamente segmentaciïn por color [23]. Grossetete et al. [24] desarrollaron una aplicaciïn capaz de contar el nïmero de bayas (en tamaïo guisante) , de imïgenes RGB tomadas durante la noche con un telïfono mïvil con cïmara, mediante un sistema que identifica un punto brillante en el centro de las bayas creado por la reflexiïn de la luz del flash de la cïmara. Sin embargo, este mïtodo no es tïcnicamente vïlido para la detecciïn de flores, porque la forma de las mismas no genera el punto brillante anteriormente mencionado.

Por tanto, no existe actualmente ningïn sistema que permita la estimaciïn automïtica del nïmero de flores de vid por inflorescencia en condiciones de pleno campo sin iluminaciïn controlada.

REFERENCIAS BIBLIOGRïFICAS

1. May P, Flowering and fruitset in grapevines. Lythrum Press, Adelaide (2004) .

2. Matthews MA and Nuzzo V, Berr y size and yield paradigms on grapes and wines quality. Acta Hortic 754:423-436 (2007) .

3. Dr y PR, Longbottom ML, McLoughlin S, Johnson TE and eollins e, elassification of reproductive performance of ten winegrape varieties. Austr J Grape Wine Res 16:47-55 (2010) .

4. Galet P, Precis De Viticulture. Oehan, Montpellier (1983) .

5. Carbonneau A, Oeloire A and B. J, La Vigne : Physiologie, Terroir, Culture. ïditions Ounod Paris (2007) .

6. Coombe BG, The effect of removing leaves, flowers, and shoot tips on fruit-set. in Vitis vinifera L. J Hort Sci 37:: 1-1 5 (1962) .

7. Friend AP and Trought MCT, Oelayed winter spur-pruning in New Zealand can alter yield components of Merlot grapevines. Austr J Grape Wine Res 13: 157-164 (2007) .

8. Skene KGM, A comparison of the effects of "cycocel" and tipping on fruit set in vitis vinifera 1. Austr J Biol Sci 22:1305-1311 (1969) .

9. Collins C and Or y PR, Response of fruitset and other yield components to shoot topping and 2-chlorethyltrimethyl-ammonium chloride application. Austr J Grape Wine Res 15:256-267 (2009) .

10. Poni S, Casalini L, Bernizzoni F, Civardi S and Intrieri C, Effects of early defoliation on shoot photosynthesis, yield components, and grape composition. Am J Enol Vitic 57:397407 (2006) .

11. Brown K, Jackson DI and Steans GF, Effects of Chlormequat, girdling, and tipping on berr y set in Vitis vinifera L. Am J Enol Vitic 39:91-94 (1988) .

12. Coombe BG, Fruit set in grape vines:the mechanism of the CCC effect. J Hort Sci 45 (1970)...

 


Reivindicaciones:

1. Procedimiento para determinar automïticamente el nïmero de flores de una inflorescencia, caracterizado por que comprende: -capturar una imagen original (100) de la inflorescencia sobre un fondo (104)

homogïneo que contraste con el color de la inflorescencia;

-convertir la imagen original (100) al espacio de color CIELAB;

-segmentar la imagen convertida al espacio de color CIELAB mediante la aplicaciïn

de un umbral de segmentaciïn (200) en los valores de los denominados ejes de colores complementarios a* o b*, para obtener los pïxeles que representan la inflorescencia (202) ; -filtrar los grupos de pïxeles encadenados que representan la inflorescencia (202) en funciïn de su situaciïn como valores de intensidad que representan mïximos locales; -agrupar en diferentes ïreas brillantes (302) los pïxeles filtrados que estïn interconectados; -realizar un filtrado sobre las ïreas brillantes (302) para eliminar aquellas que no corresponden a flores, donde dicho filtrado incluye un filtrado por tamaïo del ïrea brillante (302) y un filtrado en funciïn de la distancia con otras ïreas brillantes (302) .

2. Procedimiento segïn la reivindicaciïn 1, caracterizado por que la inflorescencia es de una vid.

3. Procedimiento segïn cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que la captura de la imagen original (100) de la inflorescencia se realiza en condiciones de campo con iluminaciïn no controlada.

4. Procedimiento segïn cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el umbral de segmentaciïn (200) se selecciona automïticamente para cada imagen en funciïn de las agrupaciones de valores presentes en el histograma de la coordenada a* o b* indistintamente.

5. Procedimiento segïn la reivindicaciïn 4, caracterizado por que el umbral de segmentaciïn (200) es el valor mïnimo local posterior al mïximo global en el histograma de la coordenada a* o b*.

6. Procedimiento segïn cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que los pïxeles que representan la inflorescencia (202) son aquellos cuyo nivel de intensidad en la coordenada b* supere el umbral de segmentaciïn (200) .

7. Procedimiento segïn cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, caracterizado por que los pïxeles que representan la inflorescencia (202) son aquellos cuyo nivel de intensidad en la coordenada a* sea inferior al umbral de segmentaciïn (200) .

8. Procedimiento segïn cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el filtrado realizado sobre las ïreas brillantes (302) incluye un filtrado en funciïn de la forma del ïrea brillante (302) .

9. Procedimiento segïn la reivindicaciïn 8, caracterizado por que el filtrado por forma de las ïreas brillantes (302) incluye el cïlculo de la relaciïn entre el eje mayor y el eje menor de cada ïrea brillante (302) .

10. Procedimiento segïn cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el filtrado de los grupos interconectados de pïxeles que representan la inflorescencia

(202) se realiza en funciïn de su consideraciïn como mïximos locales en sus valores de luminosidad.

11. Sistema para determinar automïticamente el nïmero de flores de una inflorescencia,

caracterizado por que comprende: -medios de captura de imïgenes configurados para capturar una imagen original

(100) de la inflorescencia sobre un fondo (104) homogïneo que contraste con el color de la inflorescencia; -medios de procesamiento de datos configurados para:

• convertir la imagen original (100) al espacio de color CIELAB;

• segmentar la imagen convertida al espacio de color CIELAB mediante la aplicaciïn de un umbral de segmentaciïn (200) en la coordenada a* o b*, para obtener unos pïxeles que representan la inflorescencia (202) ;

• filtrar los pïxeles que representan la inflorescencia (202) en funciïn de sus valores de luminosidad;

• agrupar en diferentes ïreas brillantes (302) los pïxeles filtrados que estïn interconectados; 19

• realizar un filtrado sobre las ïreas brillantes (302) para eliminar aquellas que no corresponden a flores, donde dicho filtrado incluye un filtrado por tamaïo del ïrea brillante (302) y un filtrado en funciïn de la distancia con otras ïreas brillantes (302) .

12. Sistema segïn la reivindicaciïn 11, caracterizado por que los medios de procesamiento de datos estïn configurados para seleccionar el umbral de segmentaciïn (200) automïticamente para cada imagen en funciïn de las agrupaciones de valores presentes en el histograma de la coordenada a* o b*.

13. Sistema segïn cualquiera de las reivindicaciones 11 a 12, caracterizado por que se implementa en un dispositivo mïvil.

14. Sistema segïn cualquiera de las reivindicaciones 11 a 13, caracterizado por que el filtrado realizado por los medios de procesamiento de datos sobre las ïreas brillantes (302) incluye un filtrado en funciïn de la forma del ïrea brillante (302) .

15. Sistema segïn la reivindicaciïn 14, caracterizado por que el filtrado por forma de las ïreas brillantes (302) incluye el cïlculo de la relaciïn entre el eje mayor y el eje menor de cada ïrea brillante (302) .

16. Sistema segïn cualquiera de las reivindicaciones 11 a 15, caracterizado por que los medios de procesamiento de datos estïn configurados para realizar el filtrado de los grupos interconectados de pïxeles que representan la inflorescencia (202) en funciïn de su consideraciïn como mïximos locales en sus valores de luminosidad.

Fig.1

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