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Agrocomputation 227 – Gulupa RGB Damage & Phenotyping Dataset

(By Luis Alberto Castillo Sanabria & Jesús Enrique Flores Riera)

Este conjunto de datos forma parte de la colección Agrocomputation 227 y corresponde a imágenes RGB de Gulupa (Passiflora edulis f. edulis) recolectadas en campo y laboratorio, cubriendo una amplia gama de condiciones fisiológicas, sanitarias y de calidad del fruto.

Las imágenes fueron capturadas por Luis Alberto Castillo Sanabria y Jesús Enrique Flores Riera en el marco de actividades de investigación en agrocomputación, poscosecha y clasificación mediante visión artificial.

📌 General Description (English)

This dataset is part of the Agrocomputation 227 collection and contains RGB images of Gulupa (Passiflora edulis) collected in field and controlled laboratory conditions. The images cover healthy fruits, postharvest stages, physiological disorders, pathogenic symptoms, pest-related damage, and different sampling conditions.

The dataset was created by Luis Alberto Castillo Sanabria and Jesús Enrique Flores Riera as part of research activities in agro-computation, postharvest quality assessment, and computer-vision-based phenotyping.

🧩 Dataset Structure (ES / EN)

El repositorio se organiza en carpetas que representan clases visuales, tipos de daño o condiciones de muestreo:

📂 Estructura general / General structure

1. Frutos sanos / Healthy fruits

• —Gulupa/Sano → Frutos sin síntomas visibles.

2. Controles / Control fruits

• —Gulupa/12_Control → Frutos utilizados como referencia fisiológica.

3. Daños / Damage classes

4. Muestreos / Field sampling

• —Gulupa/Muestreo Gulupa
• —Gulupa/Muestreo Gulupa/Gulupa_Frutos/Consumo
• —Gulupa/Muestreo Gulupa/Gulupa_Frutos/Cosecha
• —Gulupa/Muestreo Gulupa/Gulupa_Frutos/Verdes

5. Cámaras / Controlled imaging

• —Gulupa/camara
• —Gulupa/camara campo

6. Conjuntos sin clasificar (en proceso de curación)

Estas carpetas se encuentran en proceso de etiquetado y se actualizarán en futuras versiones:

• —Gulupa
• —Gulupa/Daños
• —Gulupa/Sebastian

🎯 Objetivo del dataset / Dataset Purpose

Español

Este dataset se diseñó para:

• —Entrenamiento de modelos de visión por computador.
• —Detección automatizada de daños en Gulupa.
• —Clasificación multicategoría de estados sanitarios.
• —Desarrollo de modelos de fenotipado digital.
• —Investigación en poscosecha, calidad y fisiología del fruto.

English

This dataset supports:

• —Computer vision model training.
• —Automated damage detection in Gulupa fruits.
• —Multiclass classification of physiological and pathological states.
• —Digital phenotyping research.
• —Postharvest quality assessment and fruit physiology studies.

📥 How to Cite / Cómo citar

Castillo-Sanabria, L. A., & Flores-Riera, J. E. (2025). Agrocomputation 227 – Gulupa RGB Damage & Phenotyping Dataset. Hugging Face Datasets.

🔄 Future Updates / Actualizaciones futuras

• —Inclusión de nuevas clases de daño.
• —Expansión de muestras en condiciones controladas.
• —Integración con datasets multiespecie.
• —Versiones con anotaciones (segmentación, bounding boxes).
• —Incorporación de metadatos experimentales.

📜 Licencia / License

Este dataset se publica bajo la licencia Artistic-2.0, permitiendo su uso académico y científico con atribución adecuada.