Determinación de color en el espacio CIELAB a partir de imágenes digitales

En este trabajo se evalúa la factibilidad de uso de un sistema de visión computacional para realizar mediciones de color de alimentos. El sistema de visión computacional está formado por una cámara digital y un ambiente de iluminación controlada. Generalmente la evaluación del color de alimentos se realiza usando colorímetros digitales, los cuales brindan información de color en el espacio CIELAB. Este tipo de equipamiento es fácil de utilizar y calibrar, pero presenta una serie de desventajas y/o limitaciones: su costo de adquisición y/o reparación es alto, realiza mediciones en áreas pequeñas de las muestras, la superficie a medir debe tener un color uniforme, la medición de superficies grandes y no homogéneas es dificultosa, y debe ponerse en contacto con la superficie a medir. Por otro lado, el uso de cámaras digitales permite obtener una gran cantidad de información espacial, la cual puede incluir una muestra completa, la información de color se obtiene para cada píxel de la imagen obtenida, es un equipo de menor costo y con diversidad de marcas y modelos, y evita los problemas de contacto con las muestras. La principal dificultad de la utilización de cámaras digitales para medir color es que las mismas utilizan el espacio de color RGB, por lo cual las imágenes obtenidas deben ser transformadas al espacio de color CIELAB. En este trabajo se construyó un gabinete de adquisición de imágenes con iluminación controlada, y se empleó una cámara NIKON D3100, usando el modo manual que permite fijar la velocidad de obturación y apertura del diafragma. Se probaron diferentes transformaciones entre los espacios de color RGB y CIELAB, como relaciones polinómicas, y un ajuste de la transformación teórica directa. Como patrones de color se usó una carta de colores X-Rite ColorChecker Passport, la cual está formada por 24 parches de diferentes colores. La diferencia de color total ΔE promedio entre los valores medidos y los valores reales fue de 5.39, 4.19, y 2.45 usando una relación lineal, cuadrática y cuadrática más interacciones, respectivamente. La relación directa dio buenos resultados para L* y b*, pero no así para a*. Se midió el color de diferentes muestras de alimentos usando tanto el colorímetro como el sistema de visión computacional, y en general se encontraron resultados aceptables.

Facultad de Ciencias Exactas

Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos

Facultad de Ingeniería

Facultad de Ciencias Veterinarias