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Berry Analyzer
Se trata de un sistema automático -basado en fotografías- que está siendo utilizado en el Programa de Mejoramiento Genético de Vides que desarrolla el Centro Regional de Investigación INIA La Platina. Con una sola fotografía, el análisis se puede realizar en cualquier momento y la adquisición de datos es muy rápida, ya que el software necesita de sólo seis segundos para extraer la información de 25 bayas en una imagen.
Uno de los problemas más recurrentes en el trabajo de laboratorio es encontrar la mejor manera de evaluar, de forma rápida y simple, el efecto de los tratamientos que se aplican en la fruta. Por ejemplo, evaluar de forma objetiva si hubo un cambio en el color, calibre o tamaño, en respuesta a un nuevo procedimiento en campo. En algunas ocasiones, cuando los resultados son similares, o existen muchas muestras para analizar, no es posible medir las diferencias porque captar esos datos resulta muy tedioso o poco objetivo. En estos casos es necesario contar con apoyo tecnológico. Para resolver este problema se creó Berry Analyzer, una herramienta para la medición del tamaño de fruto mediante fotografías estandarizadas, que es gratis para cualquier usuario y que está siendo utilizada con éxito por el equipo de investigadores del Programa de Mejoramiento Genético de Vides de INIA La Platina (RM).
¿DE DÓNDE VIENE BERRY ANALYZER?
La idea de esta tecnología nace por la necesidad de aumentar el número de análisis fenotípicos en bayas de uva. Tradicionalmente, la forma de evaluar el tamaño de un fruto es mediante el uso de un pie de metro o un calibrador, midiendo de a un fruto a la vez. Este es un trabajo tedioso, costoso y propenso a error, sobre todo cuando se requiere analizar un gran número de muestras en un período corto de tiempo. La idea de contar con un sistema automático basado en fotografías resuelve varios problemas: no es necesario atrasar la medición ya que sólo se debe sacar una fotografía y el análisis se puede realizar cuando haya tiempo disponible. Por otra parte, la adquisición de datos es más rápida, considerando que Berry Analyzer sólo necesita seis segundos para extraer la información de 25 bayas en una foto, reduciendo significativamente el tiempo para obtener los datos. Finalmente, no se pierde tiempo pasando los datos al computador, porque el software entrega la información tabulada para ser utilizada en una planilla de cálculo, eliminando así los errores y el tiempo asociado al traspaso de datos desde un cuaderno.
CÓMO FUNCIONA LA NUEVA TECNOLOGÍA
Si bien existen múltiples programas para análisis de imágenes, en muchos casos estos son complejos de entender y requieren de mucho tiempo frente al computador para realizar el proceso. En el caso de Berry Analyzer esto resulta mucho más simple porque el sistema permite extraer de manera automática la información de largo, ancho, área y forma de cada baya de manera eficiente y rápida.
Esta plataforma de código abierto fue diseñada para realizar tareas simples de forma amigable con el usuario. Previo a usar la plataforma, el usuario necesita tomar fotografías de manera estandarizada (es decir, hay que cumplir ciertas reglas). Sólo se necesita una cámara o teléfono celular para tomar fotos, y una plantilla tamaño carta de color blanco (descargable desde la página). El uso de la plantilla es un requisito importante ya que lleva dibujada un cuadro negro de 1×1 cm, el cual se orienta al costado superior izquierdo, y se utilizará como referencia para el cálculo del tamaño del fruto. Sobre esta plantilla blanca se dejan las bayas o frutas que se quieren evaluar, en cualquier posición (ver figura 1).
Utilizando el link www.berry-analyzer.agroinformatica.cl, cualquier persona puede subir hasta 10 fotos a la vez. Berry Analyzer analiza cada fotografía por separado, identificando y midiendo los objetos que se encuentran dentro de ella. Primero se realiza un ajuste de perspectiva, luminosidad y escala, para luego identificar cada objeto dentro de la imagen ajustada, orientarlos según largo y ancho, y finalmente medir cada uno de ellos. Como resultado, el usuario obtiene una tabla de datos que puede abrir en Excel u otros softwares similares.
ALTA CORRELACIÓN CON MEDICIONES MANUALES
Para la creación de esta plataforma, se desarrolló un set de scripts programados en Javascript y Bash (Unix) para extraer información de las bayas mediante análisis de imágenes. Gracias a las herramientas informáticas de código abierto como Node Js, ImageMagick y el sistema operativo Linux se puede obtener de forma automática los datos de las bayas. Para validar la funcionalidad del script se seleccionaron 440 bayas al azar de diferentes cultivares de uva, las cuales presentaban diferentes formas y color. Las muestras fueron evaluadas utilizando la plataforma digital y de manera manual mediante un pie de metro. Se obtuvo una alta correlación entre ambas mediciones, observando un coeficiente de determinación de 0,96 para el diámetro ecuatorial y 0,95 para el diámetro polar (Figura 2).
OTROS USOS
Originalmente esta plataforma fue creada para facilitar la obtención de datos en bayas de uva en el programa de mejoramiento genético de vides. Por ejemplo (Figura 3), permite obtener diámetro polar y ecuatorial de cuatro cultivares muy distintos: la variedad semillada ‘Emperor’, las variedades sin semilla ‘Iniagrape-one’ y su progenitor ‘Flame’ (diámetros sin aplicación de reguladores de crecimiento), y un segregante descartado del programa debido a su calibre pequeño (5.12.157). Berry Analyzer ha sido utilizado en otros frutos, obteniendo resultados similares. En este caso, se puede ver la distribución de calibre de tres variedades de arándano. (Figura 3).
Berry analyzer es una plataforma en desarrollo, pensada para cumplir múltiples propósitos. Si bien se ha puesto a disposición del público la herramienta para la medición de tamaño de frutos a partir de fotografías, existen otras aplicaciones de Berry Analyzer que se encuentran en etapa de validación. Por ejemplo, determinación de formas y color en bayas y otras partes de la planta. A futuro, en INIA se utilizara la potencialidad del código abierto (Open Source) para formar redes de colaboración que permitan utilizar fotos de racimo en campo, eliminando la necesidad de remover bayas y simplificando aún más la toma de datos.
Este proyecto de investigación es financiado por el Instituto de Investigaciones Agropecuarias INIA, proyecto CORFO 09PMG-7229, a través del consorcio Biofrutales y FONDECYT de iniciación 11161044.
