•    Problemática: La medición de las dimensiones de cristales a partir de sus imágenes digitales ha recibido considerable atención en los últimos años, dada su aplicación en diferentes campos. En el caso de los cristales de azúcar (sacarosa) en suspensión, el método basado en la Visión Computacional es particularmente valioso, al no ser posible usar los métodos convencionales de tamizado para este propósito.  

•    Objetivo(s): Lograr la medición de las dimensiones de cristales de sacarosa en suspensión, empleando técnicas de Visión Computacional y Aprendizaje Profundo.

•    Metodología: Se utiliza una combinación del uso de la red neuronal convolucional profunda YOLO (You Only Look Once) con técnicas convencionales de visión computacional, para realizar la medición de cristales de sacarosa en suspensión, conociendo los datos de calibración del sistema cámara-microscopio utilizado para adquirir las imágenes y utilizando los recursos del lenguaje Python.

•    Resultados y discusión: Se logra medir el área así como la longitud y anchura de las imágenes bidimensionales de los cristales de sacarosa con un nivel satisfactorio de precisión, comprobado mediante comparación con una referencia adecuada, sin requerir recursos extraordinarios de cómputo y en un breve lapso de tiempo.

•    Conclusiones: La combinación de técnicas convencionales de Visión Computacional con el uso de la red neuronal convolucional profunda YOLO,  brinda la posibilidad de medir las dimensiones de cristales de sacarosa en suspensión con una exactitud satisfactoria.