[ca] Aquesta tesi s'enfoca a la detecció (compteig) de fruits i estimació de la seva grandària i pes en plantacions de pomeres mitjançant l'aplicació de tècniques de visió per ordinador. Aquest treball busca proporcionar als fructicultors eines i metodologies avançades per ajudar-los a fer prediccions de collita precises. Comptar (quantificar) i localitzar fruits representen passos previs per assolir aquestes prediccions. En conèixer aquesta informació, els fructicultors poden programar amb antelació els recursos necessaris per a la collita i la postcollita (mà d'obra, transport, emmagatzematge), dissenyar estratègies de vendes i, en definitiva, optimitzar la rendibilitat de les seves explotacions. A més, també és fonamental controlar paràmetres de qualitat de la fruita com la mida i el pes, els quals tenen una gran influència en el preu de mercat i en la presa de decisions per al maneig del dosser. D'altra banda, avui en dia, comptar, localitzar i mesurar els fruits són tasques repetitives que requereixen mà d'obra capacitada i que es poden veure afectades pel cansament i el criteri subjectiu dels treballadors. Per tant, l'execució manual d'aquestes tasques en plantacions de fruiters de diverses hectàrees no és viable. Aquestes raons expliquen en gran mesura la necessitat actual de desenvolupar eines automàtiques que permetin detectar i mesurar els fruits al camp amb precisió. L'objectiu principal d'aquesta tesi és explorar la capacitat dels sensors RGB-D per estimar la grandària i el pes dels fruits en pomeres. El cos principal d'aquest treball el constitueixen quatre articles que tracten detalladament diverses etapes al llarg del procés: i) una revisió de l'estat de l'art sobre dimensionament de fruits utilitzant tècniques d'intel·ligència artificial i els seus desafiaments en condicions de camp; ii) el desenvolupament d'eines programari per a l'adquisició de dades en plantacions fructícoles; iii) el desenvolupament d'algoritmes per a l'estimació de la grandària i pes dels fruits mitjançant models al·lomètrics; i iv) una avaluació experimental en camp dels algoritmes implementats, aplicant combinacions de mètodes de dimensionament i models al·lomètrics per a la predicció de pes. Els resultats obtinguts van presentar errors (MAPE) inferiors al 5 % en l'estimació de la grandària de pomes no closes i menors al 5,1 % per a la predicció del pes. Aquests resultats obren la possibilitat d'utilitzar a curt termini càmeres RGB-D assequibles per a la caracterització en temps real de plantacions fruiteres. A més, com a resultat d'aquesta tesi s'ha posat a disposició pública un conjunt de programari de lliure accés per detectar els fruits en camp i estimar-ne la mida i el pes. En conclusió, la tesi suposa una contribució cap al desenvolupament d'eines assequibles que facilitin la presa de decisions i ajudin a optimitzar la gestió de les explotacions fructícoles.

[es] Esta tesis se enfoca en la detección (conteo) de frutos y estimación de su tamaño y peso en plantaciones de manzanos mediante la aplicación de técnicas de visión por ordenador. Este trabajo busca proporcionar a los fruticultores herramientas y metodologías avanzadas para ayudarles a realizar predicciones de cosecha precisas. Contar (cuantificar) y localizar frutos representan pasos previos para lograr dichas predicciones. Al conocer esta información, los fruticultores pueden programar con antelación los recursos necesarios para la cosecha y poscosecha (mano de obra, transporte, almacenamiento), diseñar estrategias de ventas y, en definitiva, optimizar la rentabilidad de sus explotaciones. Además, también es fundamental controlar parámetros de calidad de la fruta como su tamaño y peso, los cuales tienen una gran influencia en el precio de mercado y en la toma de decisiones para el manejo del dosel. Por otro lado, a día de hoy, contar, localizar y medir el tamaño de los frutos son tareas repetitivas que requieren de mano de obra capacitada y que pueden verse afectadas por el cansancio y el criterio subjetivo de los trabajadores. Por lo que, la ejecución manual de estas tareas en plantaciones frutales de varias hectáreas no es viable. Estas razones explican en gran medida la necesidad actual de desarrollar herramientas automáticas que permitan detectar y medir los frutos en campo con precisión. El principal objetivo de esta tesis es explorar la capacidad de los sensores RGB-D para estimar el tamaño y el peso de los frutos en manzanos. El cuerpo principal de este trabajo lo constituyen cuatro artículos que tratan en detalle diversas etapas a lo largo del proceso: i) una revisión del estado del arte sobre dimensionamiento de frutos utilizando técnicas de inteligencia artificial y sus desafíos en condiciones de campo; ii) el desarrollo de herramientas software para adquisición de datos en plantaciones frutícolas; iii) el desarrollo de algoritmos para estimación de tamaño y peso de frutos mediante modelos alométricos; y iv) una evaluación experimental en campo de los algoritmos implementados, aplicando combinaciones de métodos de dimensionamiento y modelos alométricos para la predicción de peso. Los resultados obtenidos presentaron errores (MAPE) inferiores al 5 % en la estimación del tamaño de manzanas no ocluidas y menores al 5.1 % para la predicción de su peso. Estos resultados abren la posibilidad de utilizar a corto plazo cámaras RGB-D asequibles para la caracterización en tiempo real de plantaciones frutales. Además, como resultado de esta tesis se ha puesto a disposición pública un conjunto de herramientas software de libre acceso para detectar los frutos en campo y estimar su tamaño y peso. En conclusión, la tesis supone una contribución hacia el desarrollo de herramientas asequibles que faciliten la toma de decisiones y ayuden a optimizar la gestión de las explotaciones frutícolas.