Detección de rajado en tomate Cherry empleando técnicas de Deep Learning sobre imágenes stereo fotométricas.

Abstract

[ES] Este trabajo trata de cómo aplicar técnicas de deep learning para el análisis de rajado en tomate cherry empleando pares de imágenes obtenidas con iluminaciones puntuales desde direcciones diferentes (photometric stereo). Durante el trabajo se abordan todas las fases de un proyecto de inteligencia artificial, recogida de datos, anotación inteligente de los datos, aumentación de datos, selección y entrenamiento del modelo y evaluación de prestaciones. Con respecto a métodos más convencionales de análisis con redes profundas de imágenes, el presente trabajo presenta la originalidad de que la entrada son pares de imágenes.