En el mes de octubre del 2024, fue publicado el artículo "A Review of External Quality Inspection for Fruit Grading using CNN Models" en la revista Artificial Intelligence in Agriculture, la cual abarca técnicas de Inteligencia Artificial (IA) que se utilizan para resolver una variedad de problemas y optimizar los procesos de producción y operación en los campos de la agricultura, la alimentación y la ingeniería de biosistemas.
El artículo “A Review of External Quality Inspection for Fruit Grading using CNN Models" evalúa los avances recientes en modelos CNN utilizados para la evaluación de calidad externa de frutas, considerando factores como color, forma, tamaño y defectos para clasificarlas según estándares internacionales de marketing agrícola. Se revisa la cantidad de imágenes de frutas en diversos conjuntos de datos, los tipos de imágenes empleadas por los modelos CNN, los resultados de rendimiento de cada modelo, los optimizadores que mejoran su precisión y el uso de modelos CNN pre entrenados para el aprendizaje por transferencia. Los conjuntos de imágenes son reales o sintéticos. Finalmente, se presentan tablas que resumen los artículos revisados, organizados según criterios de inspección, facilitando la comparación crítica de cada estudio.
El artículo publicado fue realizado por el Msc. Luis E. Chuquimarca, estudiante del Doctorado de ingeniería eléctrica de la ESPOL & docente de la Universidad de la Peninsula Santa Elena UPSE, en colaboración con el Ph.D. Sergio A. Velastin, investigador de School of EECS, Queen Mary University of London & Dept. of Computer Science, University Carlos III y el Ph.D. Boris Vintimilla investigador del Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación de Sistemas Computacionales CIDIS y docente de la Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación de la ESPOL.
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