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espanolLa identificacion varietal es fundamental en los distintos estadios relacionados con la produccion de aceite de oliva virgen, comenzando por su cultivo y posterior procesado hasta su comercializacion. Realizar la determinacion varietal de manera precisa es un proceso que requiere de mucho tiempo, ademas de profesionales entrenados o la utilizacion de un equipo especifico. Uno de los metodos mas empleados es el tradicional, tambien conocido como morfologico, consistente en la evaluacion, por parte de un experto, de ciertas caracteristicas del hueso de la aceituna o endocarpo. En este trabajo se presenta una propuesta de automatizacion del metodo morfologico. En primer lugar, se obtendran y procesaran, mediante Wilk’s Lambda, caracteristicas del endocarpo para, posteriormente, identificar la variedad mediante el uso de dos clasificadores: el analisis discriminante por minimos cuadrados parciales y diferentes maquinas de soporte vectorial. En la validacion de esta propuesta se han utilizado 250 ejemplares de 5 variedades procedentes del sur de Espana. EnglishThe identification of olives is of great importance for a multitude of factors, including harvesting, olive oil production process and trade exchanges. Precisely identifying varieties is a time-consuming task in addition to trained experts or specific and expensive equipment. When applying the traditional method, also known as morphological, a specialist assesses morphological features using the olive endocarp. In this paper a proposal to automate this identification methodology is presented. Endocarp images are acquired and analyzed to extract the endocarp features, processed by Wilk’s Lambda. Then, the varieties are identified by two classifiers: partial least squares discriminant analysis and different support vector machines. The proposal has been tested on a set of 250 samples from 5 varieties from the south of Spain.

Identificación de variedades de aceitunas a partir del endocarpo utilizando visión por computador