La visión artificial es una herramienta donde mediante la captación de imágenes de un determinado tema objetivo se desarrolla un software que las interpreta. Posteriormente, ante nuevas imágenes el software indica de alguna manera si las reconoce.
Por ejemplo, para permitir o no la entrada de personas a determinados sitios de acceso restringido, se alimenta al software mediante imágenes desde distintos ángulos de las personas que están autorizadas. Luego se instala una cámara en la puerta de acceso que al tomar la imagen de la persona que pretende pasar, automáticamente lo identifica.
En la industria que utiliza robots, se los puede programar para que identifiquen un determinado objeto, para transportarlo a otro lugar programado. También se utiliza la visión artificial para clasificar objetos, extrayéndolos de un lugar de acuerdo a sus características visuales.
En el caso que ahora traemos de uso de la visión artificial, se desarrolló un software para el tratamiento digital de imágenes con el objetivo que pudiera ser útil para el estudio del comportamiento de los lechones que se encuentran junto a su madre en una corralina de maternidad.
El artículo se publicó en el Spanish Journal of Agricultural Research, Vol 7 Nº 3, de septiembre de 2009.
An automatic colour-based computer vision algorithm for tracking the position of piglets
Autores: J. M. Navarro-Jover, M. Alcañiz-Raya, V. Gómez, S. Balasch, J. R. Moreno, A. Torres, todos de la Universidad Politécnica de Valencia, España, y V. Grau-Colomer del Wolfson Medical Vision Laboratory, University of Oxford, UK.
Se pintaron con colores distintos los lomos y los laterales de los nueve lechones de la camada y se capturaron 24.000 imágenes durante cinco días con un intervalo de 5 segundos entre imágenes. El algoritmo realiza una segmentación de las imágenes y un seguimiento para aislar las manchas de color del resto de la imagen, y posteriormente el reconocimiento de los patrones de color. El programa devuelve las coordenadas de ubicación de los lechones lo cual permite determinar sus movimientos.
De la evaluación estadística del funcionamiento del programa se obtuvo un 72,5% de detecciones de los lechones, con un 89,1% de aciertos.
Posteriores aplicaciones de esta herramienta permitirán conocer el comportamiento de los lechones: como se mueven alrededor de la madre, como interactúan entre ellos, la jerarquía social, la forma de amamantarse, etc.
Esto ayudará a detectar problemas, por ejemplo, relacionados con el bienestar de estos animales: hacinamiento, falta de alimento materno, temperatura inadecuada, agresividad, etc. Ya que hay una definida relación entre la actividad y el bienestar.
