Han desarrollado una herramienta digital de análisis de imagen que permite cuantificar el volumen de vino tinto servido en una copa o vaso, a partir de una simple fotografía tomada con un teléfono móvil.
Este trabajo desarrollado por el grupo de investigación MedWineQuality del ICVV, junto con el Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación (CIAL), el CIBIR (Centro de Investigación Biomédica de La Rioja) y el Instituto de Física de Cantabria (IFCA) ha construido una herramienta digital de análisis de imagen que ha permitido generar un conjunto de datos de copas de vino que contiene 24305 imágenes de laboratorio, incluida una amplia gama de contenedores, volúmenes de vino, fondos, distancias de objetos, ángulos e iluminación, y con/sin objeto de referencia. El conjunto de datos de imágenes está accesible en formato abierto en Digital CSIC (Dataset link: https://digital.csic.es/handle/10261/256232; https://hdl.handle.net/10261/256232; https://doi.org/10.20350/digitalCSIC/14135)
A partir de este conjunto de imágenes adquiridas y mediante la aplicación de herramientas de inteligencia artificial, se ha entrenado una CNN (Xception) con un 80% de las fotografías (imágenes de laboratorio) como conjunto de entrenamiento, un 10% para validación y un 10% para test del modelo.
Uno de los principales logros del modelo desarrollado es que es universal para los formatos de copas y/o vasos de vino (tinto) más utilizados para su consumo. La aplicación del algoritmo de imagen ha demostrado un rendimiento satisfactorio con un error absoluto medio en la medida de volumen de vino inferior a 10 mL, lo que constituye una herramienta de gran utilidad para la estimación precisa del consumo de vino en el marco de estudios epidemiológicos, así como para estudios de mercado del sector del vino.
Este trabajo se enmarca dentro del objetivo de desarrollo de herramientas digitales para la caracterización de los factores del estilo de vida, potencialmente asociados a la enfermedad de Alzheimer, incluidos los hábitos alimenticios con especial atención al consumo de vino.
El trabajo se ha publicado en la modalidad Open Acces en la revista Helyon:
Miriam Cobo, Ignacio Heredia, Fernando Aguilar, Lara Lloret Iglesias, Daniel García, Begoña Bartolomé, Victoria Moreno-Arribas, Silvia Yuste, Patricia Pérez-Matute, Maria-Jose Motilva. Artificial intelligence to estimate wine volume from single-view images. Helyon 8 (2022) e10557.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10557
Fuente: ICVV
