Desarrollo de una base de datos para caracterización de alfalfa (Medicago sativa L.) en un sistema de visión artificial

Испанский язык; кастильский. El aumento en la demanda de producción de cultivo de alfalfa en la Comarca Lagunera ha propiciado la búsqueda de nuevas alternativas a los métodos convencionales de evaluación nutricional e hídrica de un alfalfar, en las que se optimicen costos y tiempo. La utilización de un sistema de visión para el reconocimiento visual computarizado del estrés hídrico y/o nutricional de un cultivo implica el análisis y procesamiento de determinadas características de color, forma y dimensiones de un objeto a partir de una imagen digital. Debido a que los parámetros de identificación se encuentran estrechamente relacionados es necesario recopilar la información de especialistas, análisis foliar, morfología matemática y fotografías de deficiencias. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un sistema de información que sirva como herramienta de un sistema de visión para la caracterización de las deficiencias nutricionales (nitrógeno, fósforo y potasio) y el estrés hídrico del cultivo de la alfalfa, integrando todos los parámetros antes mencionados. La base de datos utiliza imágenes capturadas mediante una cámara CCD, y los resultados de las técnicas de extracción y reconocimiento de patrones configurados, en un sistema de visión previamente desarrollado. Se presenta la integración de los módulos de resultados de visión artificial y de conocimientos del experto humano en una sola base de información programada con lenguaje Visual Basic.

Английский. The increasing demand of alfalfa crop production in the Lagunera Region has caused the search of new alternatives to the conventional methods of nutritional and hydric evaluation of alfalfa, where costs and time are optimized. The use of a machine vision system for computerized visual recognition of the crop hydric and/or nutritional stress implies the analysis and processing of certain characteristics, such as color, shape and object dimensions from a digital image. Due to the fact that identification parameters are closely related, it is necessary to compile information from specialists, foliar analysis, mathematical morphology and alfalfa crop deficiency photographs. The goal of this work was to develop an information system that works as a database tool for nutritional (nitrogen, phosphorous, potassium) deficiency and water stress characterizations of alfalfa crops, integrating all parameters mentioned before. The database utilizes images captured by a CCD camera, and results of extraction techniques and recognition of configured patterns in a machine vision system previously developed. Integration of the artificial vision module and human expert knowledge module are presented in a single information base, programmed in Visual Basic language.