Clasificación de garras de pollo mediante imágenes digitales

Abstract

En las plantas faenadoras de pollos se busca sacar el máximo provecho a cada animal, por lo que no solo se comercializan sus partes altas en carne como lo son la pechuga y el trutro, sino que también se venden partes como alas, interiores y patas. El presente trabajo trata de la categorización de patas, ya que no todas tienen el mismo precio, sino que se dividen en categorías dependiendo de su peso y cantidad de defectos, siendo las más grandes y sanas las mejor valoradas. Actualmente, la categorización de patas de pollo se hace de forma manual, lo cual puede estar sujeto a la subjetividad de cada operador, toma bastante tiempo y, a su vez, se refleja en el balance de las empresas como un alto costo fijo por mano de obra. Dado lo anterior, se vuelve muy interesante la automatización de procesos que permitan aumentar su eficiencia en la separación por categorías. En la industria del pollo, las patas del animal son conocidas como garras y sus categorías son llamadas calibres, los que dependen del peso y cantidad de defectos de cada garra. En este trabajo de título se proponen y comparan distintas metodologías para definir el calibre de una garra a partir de dos imágenes, mostrando su parte superior e inferior. Debido a la complejidad del problema, solo se consideran garras sin fracturas o raspaduras, limitando la clasificación a garras con defectos reconocibles por su color como lo son las cutículas, callos y hematomas. Tras probar distintos métodos para clasificar las garras según sus calibres, se llega a uno que consiste en una cuantificación de defectos utilizada como entrada para un clasificador en base a rangos, el cual, con un 97.4% de exactitud, demostró ser el mejor método para definir el calibre. La cuantificación mencionada consiste en utilizar una cascada de clasificadores binarios, con las intensidades RGB de los pixeles como entrada, identificando aquellos que muestran cutícula, callo, hematoma o garra sana, para finalmente obtener la cuantificación con la suma de pixeles de cada defecto. Como conclusión se puede decir que, a pesar de las limitaciones impuestas para el desarrollo de la metodología propuesta, se han logrado los objetivos planteados en forma satisfactoria, logrando obtener un método de clasificación de garras, escalable a la industria faenadora de pollos.