Medición del tamaño de cristales de azúcar en suspensión mediante visión por computadora y aprendizaje profundo

Resumen

La medición de las dimensiones de los cristales a partir de sus imágenes digitales ha recibido una atención notable en los últimos años, dada su importancia en diversos campos de aplicación. En particular, para el caso de los cristales de azúcar en suspensión, el método basado en el Procesamiento de Imágenes es especialmente valioso porque el método convencional de tamizado utilizado para medir las dimensiones de los cristales en el producto final de azúcar no puede emplearse, y esta fue la motivación del presente trabajo. Algunos autores han abordado este tema en las últimas dos décadas, en las que ha habido un progreso notable en el campo de la Visión por Computadora (VC), tanto en algoritmos convencionales como en aquellos basados en Aprendizaje Profundo con el uso de Redes Neuronales Convolucionales Profundas (RNCP). Este artículo describe el desarrollo de una herramienta de software capaz de medir las dimensiones de cristales en suspensión a partir de fotografías digitales, mediante una combinación de VC convencional y RNCP, utilizando específicamente para esta última el modelo YOLO (You Only Look Once). El sistema está concebido para procesar un lote de imágenes digitales de cristales en suspensión, detectar y extraer los cristales individuales y calcular sus dimensiones (longitud, anchura, áreas) y, finalmente, calcular y mostrar algunas medidas estadísticas asociadas al conjunto de cristales analizado.