La visión por computadora identifica la fruta madura
Mikko Toivonen y Chang Rajani, estudiantes de doctorado en ciencias de la computación, junto con el profesor asistente Arto Klami, han diseñado algoritmos de visión por computadora que pueden convertir las fotos tomadas con un teléfono en imágenes hiperespectrales extremadamente precisas.
Las imágenes hiperespectrales son diferentes de las fotografías normales porque revelan cosas que no se ven a simple vista en el objeto fotografiado. La técnica no se basa en la transiluminación; más bien, las imágenes hiperespectrales interpretan las longitudes de onda de la luz con mayor precisión que las fotos normales.
“Las fotos normales usan tres canales de color, como rojo, azul y verde. En las imágenes hiperespectrales, la resolución de la longitud de onda de la luz es más fina y comprende cien canales de color ”, explica Klami.
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“Una cámara tricolor simple no puede distinguir el espectro de, por ejemplo, clorofila. En una imagen hiperespectral tomada al aire libre, es más fácil identificar las partes con clorofila, es decir, las áreas con vegetación ”, dice Toivonen.
Arriba hay una foto RGB de aguacates tomada a través de un dispositivo periférico. A continuación se muestran los espectros de las superficies de los aguacates. Los cuadrados codificados por colores indican las áreas donde se han disparado los espectros.
El aguacate a la derecha es claramente más verde que los demás, lo que puede verse como un pico en la curva del espectro azul a 550 nanómetros. La espiga indica que el aguacate en cuestión es probable que esté menos maduro que los demás.
