Título :	Sistema basado en análisis de imágenes implementado en FPGA para estimar el grado de madurez y contenido de licopeno en tomate rojo
Autor(es):	Abraham Gastelum Barrios
Palabras clave:	Etapas de madurez Image processing Madurez del tomate Procesamiento de imágenes Ripeness stage Tomato maturity
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	oct-2012
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)
Resumen:	El licopeno es un carotenoide que tiene propiedades antioxidantes y le da la pigmentación roja a algunas frutas y verduras. El tomate (Lycopersicon esculentum Mill.) Es una de las fuentes de licopeno predominantes en una dieta típica. Los métodos actuales para determinar el contenido de licopeno en los frutos requieren de tiempo de análisis en laboratorio, son costosos y utilizan disolventes orgánicos peligrosos. Aquí, se presenta un sistema que permite una clasificación de tomates en las seis etapas de maduración expuestas en un manual publicado por la FAO y estima la cantidad de licopeno (!"/!!!!!"/!"). El sistema utiliza el espacio de color CIE L*a*b* donde se relaciona la banda de color a* con el estado de madurez y el contenido de licopeno. La validación de los modelos matemáticos, nos muestran que el sistema desarrollado en este estudio tiene un índice de correlación !! = 0.8207 con respecto a los análisis de laboratorio utilizando espectrofotómetro de luz visible. Por tanto, es posible determinar el grado de madurez y cantidad de licopeno en tomate rojo utilizando procesamiento de imágenes y plataformas FPGA. Lycopene is a carotenoid that has antioxidant properties and imparts the red pigment in some fruits and vegetables. Tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) is one of the predominant lycopene sources in a typical diet. Current methods to determine lycopene content in fruit are time consuming, expensive, and use hazardous organic solvents. Here, we report a system to allows a classification of tomato in the six ripeness stages proposed in the handbook published by FAO and estimate lycopene content (mg/L and mg/Kg). The system uses CIE L*a*b* color space to correlates the a* color band with ripeness stage and lycopene content. This simple method allows performing classifications by ripeness and lycopene content. The validation of the mathematical models shows us that the system developed in this study has a correlation index !! = 0.8207 with respect to laboratory analysis using visible light spectrophotometer. It is therefore possible to determine the degree of maturity and amount of lycopene in red tomatoes and image processing using FPGA platforms.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/913
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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