Proyecto estimacion automatica del peso y longitud de peces: grupo de investigacion TECNIO - Informe Final Pasantia (2018)
la investigación tiene como propósito la estimación automática del peso y longitud de peces: grupo de investigación TECNIO, mediante las características de los peces como su longitud y el peso son datos esenciales para el proceso de control del desarrollo en entornos orientados a la cría. Sin embargo, obtener estos datos tradicionalmente implica la extracción del hábitat de los individuos. Esto los somete a un conjunto de factores de riesgo que puede causar estrés, heridas o incluso su muerte si las infecciones no son controladas. Adicionalmente, la información de talla y peso es necesaria para determinar el momento adecuado para su venta o para determinar la cantidad adecuada de alimento que se debe suministrar en cada etapa del proceso de cría. Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación titulado “Estimación automática de peso y longitud de peces mediante técnicas de visión por computador”, el cual se orientó al diseño e implementación de un modelo basado en técnicas de visión por computadora y procesamiento de imágenes direccionado a mitigar el impacto de la adquisición de estas características. Este trabajo inicia con la modificación del método de pre-procesamiento de la imagen propuesto en el marco del proyecto general. La modificación consistió en la inclusión de un filtro guiado para la eliminación de ruido como etapa final del pre-procesamiento. La modificación fue necesaria para mejorar el resultado de las etapas posteriores del proceso. En particular, la etapa de segmentación. En la etapa de segmentación, se revisó la literatura de métodos relacionados con segmentación de peces en imágenes y se propuso un método hibrido. Se utilizó una combinación de filtros, operaciones morfológicas y mapas de salencia. La correcta segmentación permite, fácilmente, verificar los ejes principales de la morfología del pez y estimar la longitud en unidades del sistema métrico internacional. Posterior a la segmentación, se construyó un procedimiento para la estimación de la longitud del pez segmentado. El procedimiento consistió en interpolar los puntos medios de la morfología del pez a través de un método de regresión polinomial de grado tres y estimar su longitud en pixeles. Finalmente, una relación pixel – centímetros se estimó de acuerdo a la distancia de adquisición. Debido a la fuerte relación longitud-peso encontrada en los peces, las mediciones de estos también permiten estimar su peso. Se construyó una base de datos con individuos reales, se relacionaron imágenes, pesos y longitudes. Debido a que el alcance limita el tratamiento de una sola especie de peces, los datos reales de talla y peso se utilizaron para construir un modelo del comportamiento de la relación longitud-peso mediante regresión polinomial de tercer grado. Es decir, un predictor del peso basado en la longitud del pez para la especie seleccionada. El predictor construido se usó para calcular el peso de nuevos individuos, el cual se usó una vez segmentada la imagen y estimada su longitud. Las pruebas experimentales muestran un comportamiento de error al estimar el peso cercano a 11%.