VisualINSPEC

Evaluación final del proyecto VisualInspec

Finalizamos el proyecto  VisualInspec, que pretende la automatización del proceso de escandallo de la aceituna verde de mesa a partir de técnicas de visión artificial y de detección de objetos en imágenes, utilizando nuestro detector de objetos para clasificar las aceitunas en diferentes clases. En esta última fase, hemos utilizado nuestro detector para realizar un […]

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VisualINSPEC: Análisis de resultados

Continuamos el proyecto VisualInspec, que pretende la automatización del proceso de escandallo de la aceituna verde de mesa a partir de técnicas de visión artificial y de detección de objetos en imágenes, utilizando nuestro detector de objetos para clasificar las aceitunas en diferentes clases. En primer lugar, hemos tratado estimar el índice de maduración de

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Avances del proyecto VisualINSPEC

Hace poco tiempo os mostrábamos los comienzos del proyecto VisualINSPEC. En esta nueva entrada conocemos cómo sigue evolucionando el proyecto. Una vez seleccionado el Ground Truth de cada una de las imágenes entrenaremos los primeros modelos y evaluaremos la tasa de éxito. Para ello dividimos el conjunto de imágenes en un conjunto de entrenamiento (30

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VisualINSPEC: Sistema para el escandallo automático de productos agroalimentarios.

VisualINSPEC, proyecto seleccionado como candidato a los Premios Cátedra Telefónica 2020 de la Universidad de Extremadura (UEx), tiene como objetivo la creación de un sistema para el escandallo automático de aceitunas verdes de mesa. Según la RAE, escandallar es «apreciar el valor del conjunto de una mercancía por el valor de unas muestras«. Durante la

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