Vorm, grootte, kleur en textuur zijn belangrijke parameters om de kwaliteit van een vrucht te peilen. Een van de belangrijkste taken in de opslag van sinaasappelen is de classificering van het fruit, gebaseerd op hun uiterlijk en afwijkingen in de schil. Handmatige kwaliteitscontroles voor de beoordeling van fruit zijn subjectief, tijdrovend en inefficiënt, vooral wanneer er gewerkt wordt met grote hoeveelheden.
Onderzoekers van de afdeling Computerwetenschap en Engineering van de Annamalai Universiteit in Chidambaram hebben een nieuwe techniek ontwikkeld op basis van beeldverwerking, voor de geautomatiseerde kwaliteitscontroles op fruit die beoordelen naar kleur en textuur. De onderzoekers vergeleken gezonde sinaasappelen met sinaasappelen met afwijkingen in de schil, en ontwikkelden daarmee een afbeeldingsdatabase. Ze zetten een beeldverwerkingstool in om het nieuwe algoritme voor fruitcontroles te ontwikkelen.
"We gebruikten beeldanalysetechnieken om sinaasappels op basis van externe eigenschappen te classificeren en te verdelen in twee sorteergroepen", aldus de wetenschappers in hun onderzoek dat deze week in het wetenschappelijke tijdschrift Current Science verscheen. Ze suggereren dat de techniek in de toekomst handig kan zijn voor het detecteren van schade aan de schil bij meerdere fruitsoorten.
De sinaasappel is het derde belangrijkste fruit in India na mango en banaan. Na de oogst gaan de vruchten naar verpakkingsstations voor een analyse met verschillende kwaliteitsparameters, die hun prijs en bestemming bepalen.
Source: tech.firstpost.com