Automated Tomato Grading System Using Image Processing and Fuzzy Logic

Le livre "Système de classification automatisé des tomates utilisant le traitement d'images et la logique floue" offre une analyse approfondie de l'application des technologies modernes dans l'agriculture, en particulier dans le domaine du tri des tomates. Il explique comment les méthodes de traitement d'images et de logique floue sont mises en œuvre dans Matlab pour développer un système automatisé de classification des tomates. Les auteurs, Rionel Caldo et Lenard Dorado, présentent un concept innovant qui peut accroître l'efficacité dans l'agriculture en remplaçant les processus manuels par des solutions automatisées. Le système utilise un microcontrôleur Arduino UNO pour contrôler le matériel et met en œuvre une technique de convoyage alimentée par un moteur à courant continu. Le traitement d'images est réalisé par l'application de l'espace colorimétrique L*a*b et du clustering K-Means pour classer la qualité des tomates en trois catégories : « bonne », « moyenne » et « mauvaise ». Ce travail constitue une ressource précieuse pour les professionnels et les étudiants s'intéressant à l'intégration de la technologie dans l'agriculture.