{"id":138952,"date":"2026-07-29T13:27:49","date_gmt":"2026-07-29T20:27:49","guid":{"rendered":"https:\/\/fuentesfidedignas.com.mx\/?p=138952"},"modified":"2026-07-29T13:27:54","modified_gmt":"2026-07-29T20:27:54","slug":"desarrollan-investigadores-de-la-uas-tecnologia-de-vision-artificial-para-evaluar-calidad-del-maiz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fuentesfidedignas.com.mx\/index.php\/2026\/07\/29\/desarrollan-investigadores-de-la-uas-tecnologia-de-vision-artificial-para-evaluar-calidad-del-maiz\/","title":{"rendered":"Desarrollan investigadores de la UAS tecnolog\u00eda de visi\u00f3n artificial para evaluar calidad del ma\u00edz"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>La metodolog\u00eda desarrollada no se limita al an\u00e1lisis de semillas de ma\u00edz, sino que puede adaptarse a otros cultivos y problemas agr\u00edcolas que requieran procesamiento digital de im\u00e1genes e inteligencia artificial.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con una producci\u00f3n nacional cercana a los 19 millones de toneladas de ma\u00edz grano al cierre de 2025, M\u00e9xico mantiene a este cultivo como uno de los pilares de su sector agroalimentario. De acuerdo con datos del Servicio de Informaci\u00f3n Agroalimentaria y Pesquera (SIAP) de la SADER, citados por el Sistema de Informaci\u00f3n Estad\u00edstica y Geogr\u00e1fica del Estado de Sinaloa (SIEGSIN), Sinaloa se consolid\u00f3 como el segundo productor nacional con 2.32 millones de toneladas, equivalentes al 12.21 por ciento del total del pa\u00eds, solo por debajo de Jalisco y por encima de Michoac\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este contexto, investigadores de la Universidad Aut\u00f3noma de Sinaloa (UAS) desarrollaron el art\u00edculo cient\u00edfico denominado Evaluaci\u00f3n comparativa de t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n en semillas de ma\u00edz, cuyo prop\u00f3sito es optimizar la identificaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de la calidad del grano mediante herramientas de visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El doctor Juan Augusto Campos Leal, investigador de la UAS, coment\u00f3 que el objetivo central consisti\u00f3 en comparar distintas t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes capaces de detectar y clasificar el nivel de da\u00f1o presente en los granos. Esto permite distinguir entre muestras con da\u00f1os severos, moderados, leves o sin afectaciones, informaci\u00f3n que resulta fundamental para determinar la calidad de un lote.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Respecto a la innovaci\u00f3n metodol\u00f3gica, Campos Leal sostuvo que la investigaci\u00f3n emple\u00f3 diferentes espacios de color, como RGB y HSV, combinados con algoritmos de segmentaci\u00f3n y m\u00e9tricas ampliamente aceptadas por la comunidad cient\u00edfica para evaluar el desempe\u00f1o de cada t\u00e9cnica. \u201cEste enfoque permiti\u00f3 validar objetivamente los resultados obtenidos y determinar cu\u00e1les m\u00e9todos ofrecen mayor precisi\u00f3n para la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de los granos, fortaleciendo as\u00ed la confiabilidad del proceso de an\u00e1lisis\u201d, expres\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por su parte, el doctor Arturo Yee Rend\u00f3n, investigador de la Facultad de Inform\u00e1tica Culiac\u00e1n, destac\u00f3 que este trabajo representa un claro ejemplo de investigaci\u00f3n aplicada, orientada a resolver problemas reales del sector agr\u00edcola. Explic\u00f3 que, actualmente, la evaluaci\u00f3n de la calidad del ma\u00edz contin\u00faa realiz\u00e1ndose de forma manual en muchos casos, por lo que la implementaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por computadora permitir\u00e1 automatizar la clasificaci\u00f3n y el conteo de granos, generando procesos m\u00e1s eficientes, objetivos y transparentes para la determinaci\u00f3n de su valor comercial.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El tambi\u00e9n miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) coment\u00f3 que el proyecto se alinea con estrategias de desarrollo sustentable al impulsar el uso de tecnolog\u00edas digitales en la agricultura, y se\u00f1al\u00f3: \u201cUno de los principales desaf\u00edos consiste en identificar correctamente granos que aparecen traslapados en las im\u00e1genes o que presentan diferentes niveles de calidad\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Asimismo, record\u00f3 que la UAS ha participado recientemente en iniciativas relacionadas con la agricultura de precisi\u00f3n, como el Congreso Internacional de Drones en Agricultura, donde tambi\u00e9n se presentaron investigaciones enfocadas en el conteo automatizado de plantas de ma\u00edz.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Finalmente, el investigador sostuvo que la metodolog\u00eda desarrollada no se limita al an\u00e1lisis de semillas de ma\u00edz, sino que puede adaptarse a otros cultivos y problemas agr\u00edcolas que requieran procesamiento digital de im\u00e1genes e inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Subray\u00f3 que este tipo de investigaciones contribuye a que los productores cuenten con herramientas que favorezcan evaluaciones m\u00e1s precisas y precios m\u00e1s justos para sus cosechas. Asimismo, invit\u00f3 a estudiantes, investigadores y al sector productivo a acercarse a la Facultad de Inform\u00e1tica Culiac\u00e1n para impulsar proyectos interdisciplinarios que permitan resolver problemas complejos mediante tecnolog\u00edas de vanguardia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La metodolog\u00eda desarrollada no se limita al an\u00e1lisis de semillas de ma\u00edz, sino que puede adaptarse a otros cultivos y problemas agr\u00edcolas que requieran procesamiento digital de im\u00e1genes e inteligencia artificial. 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