Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial

  • Descripción del artículo
  • Con el fin de desarrollar un método para determinar la calidad del grano de cacao en comparación con las técnicas tradicionales que se utilizan actualmente, se propone una nueva metodología usando algoritmos de visión artificial en Matlab aplicado a imágenes hiperespectrales en el rango de 400 a 900...

    Full description

Main Author: Mundaca Vidarte, George Antonio
Format: Tesis de maestría
Language: spa
Published: 2016
Subjects:
Online Access: http://hdl.handle.net/20.500.12390/205
https://pirhua.udep.edu.pe/handle/11042/2756
id CONC_af8ffed71a1134301c8402cc40e107a5
oai_identifier_str oai:localhost:20.500.12390/205
network_acronym_str CONC
network_name_str CONCYTEC-Institucional
spelling Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificialMundaca Vidarte, George AntonioCacaoVegetaciónCon el fin de desarrollar un método para determinar la calidad del grano de cacao en comparación con las técnicas tradicionales que se utilizan actualmente, se propone una nueva metodología usando algoritmos de visión artificial en Matlab aplicado a imágenes hiperespectrales en el rango de 400 a 900 nm del espectro electromagnético. En esta tesis se presenta un análisis del Índice de Reflectancia antocianina (ARI2) durante el proceso de secado en diferentes áreas del grano de cacao violeta, como el endospermo, el cotiledón y grietas; se correlaciona con los datos de pH, y la humedad inducida por un análisis bioquímico. La correlación de Pearson ha permitido correlacionar los valores de ARI2 con pH y humedad, dando valores de -0.93 y 0.96 respectivamente. Se encontró una relación inversa entre los valores de ARI2 de las grietas y la calidad del grano de cacao al final del proceso de secado. Valores ajustados por mínimos cuadrados de ARI2 de la zona del cotiledón del grano cercanos a 2 es un indicador que el proceso de secado ha culminado, también se encontró una relación inversa entre el valor de ARI2 promedio en las grietas del cacao con el grado de calidad del grano al final del proceso de secado, valores mayores a 2.12 de ARI2 está relacionado con granos de cacao de baja calidad, mientras que valores menores a este, está relacionado con granos de buena calidad. El sistema implementado está desarrollado en etapas: pre-procesado, operaciones morfológicas, segmentación, análisis de componentes principales, cálculo de los índices de vegetación, algoritmos de visión artificial y se relaciona con datos proporcionados por un examen bioquímico de pH y Humedad realizada durante los 7 días que dura el proceso de secado. De este modo se busca proporcionar al sector agroindustrial de una herramienta de bajo de costo de manera que brinde una solución objetiva y efectiva para determinar la calidad del grano de cacao durante la etapa de secado y post-secado. El cubo hiperespectral espectral del grano de cacao se adquirió mediante el programa Spectronom, y el procesamiento de la imagen ha sido desarrollado completamente con la herramienta “Video and Image Processing Toolbox” que opera en el entorno MATLAB. Se redujo su dimensión por medio del Análisis de Componentes Principales (PCA) donde el primer componente PC1 proporciona el 95% de toda la información del grano. Los resultados de esta investigación fueron presentados en el 2° Congreso Salesiano de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS, 2 y 3 de Diciembre del 2015, Guayaquil-Ecuador.Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico - FondecytTesisLimaIpanaqué Alama, William2016-08-09T16:32:52Z2016-08-09T16:32:52Z2016-06info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12390/205https://pirhua.udep.edu.pe/handle/11042/2756Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica – ConcytecRepositorio institucional – Concytecreponame:CONCYTEC-Institucionalinstname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación Tecnológicainstacron:CONCYTECspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/2019-09-05T15:05:20Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
title Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
spellingShingle Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
Mundaca Vidarte, George Antonio
Cacao
Vegetación
title_short Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
title_full Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
title_fullStr Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
title_full_unstemmed Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
title_sort Análisis de la calidad del grano de cacao mediante imágenes hiperespectrales usando técnicas de visión artificial
dc.creator.none.fl_str_mv Mundaca Vidarte, George Antonio
author Mundaca Vidarte, George Antonio
author_facet Mundaca Vidarte, George Antonio
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Ipanaqué Alama, William
dc.subject.none.fl_str_mv Cacao
Vegetación
topic Cacao
Vegetación
dc.description.none.fl_txt_mv Con el fin de desarrollar un método para determinar la calidad del grano de cacao en comparación con las técnicas tradicionales que se utilizan actualmente, se propone una nueva metodología usando algoritmos de visión artificial en Matlab aplicado a imágenes hiperespectrales en el rango de 400 a 900 nm del espectro electromagnético. En esta tesis se presenta un análisis del Índice de Reflectancia antocianina (ARI2) durante el proceso de secado en diferentes áreas del grano de cacao violeta, como el endospermo, el cotiledón y grietas; se correlaciona con los datos de pH, y la humedad inducida por un análisis bioquímico. La correlación de Pearson ha permitido correlacionar los valores de ARI2 con pH y humedad, dando valores de -0.93 y 0.96 respectivamente. Se encontró una relación inversa entre los valores de ARI2 de las grietas y la calidad del grano de cacao al final del proceso de secado. Valores ajustados por mínimos cuadrados de ARI2 de la zona del cotiledón del grano cercanos a 2 es un indicador que el proceso de secado ha culminado, también se encontró una relación inversa entre el valor de ARI2 promedio en las grietas del cacao con el grado de calidad del grano al final del proceso de secado, valores mayores a 2.12 de ARI2 está relacionado con granos de cacao de baja calidad, mientras que valores menores a este, está relacionado con granos de buena calidad. El sistema implementado está desarrollado en etapas: pre-procesado, operaciones morfológicas, segmentación, análisis de componentes principales, cálculo de los índices de vegetación, algoritmos de visión artificial y se relaciona con datos proporcionados por un examen bioquímico de pH y Humedad realizada durante los 7 días que dura el proceso de secado. De este modo se busca proporcionar al sector agroindustrial de una herramienta de bajo de costo de manera que brinde una solución objetiva y efectiva para determinar la calidad del grano de cacao durante la etapa de secado y post-secado. El cubo hiperespectral espectral del grano de cacao se adquirió mediante el programa Spectronom, y el procesamiento de la imagen ha sido desarrollado completamente con la herramienta “Video and Image Processing Toolbox” que opera en el entorno MATLAB. Se redujo su dimensión por medio del Análisis de Componentes Principales (PCA) donde el primer componente PC1 proporciona el 95% de toda la información del grano. Los resultados de esta investigación fueron presentados en el 2° Congreso Salesiano de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS, 2 y 3 de Diciembre del 2015, Guayaquil-Ecuador.
Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico - Fondecyt
Tesis
description Con el fin de desarrollar un método para determinar la calidad del grano de cacao en comparación con las técnicas tradicionales que se utilizan actualmente, se propone una nueva metodología usando algoritmos de visión artificial en Matlab aplicado a imágenes hiperespectrales en el rango de 400 a 900 nm del espectro electromagnético. En esta tesis se presenta un análisis del Índice de Reflectancia antocianina (ARI2) durante el proceso de secado en diferentes áreas del grano de cacao violeta, como el endospermo, el cotiledón y grietas; se correlaciona con los datos de pH, y la humedad inducida por un análisis bioquímico. La correlación de Pearson ha permitido correlacionar los valores de ARI2 con pH y humedad, dando valores de -0.93 y 0.96 respectivamente. Se encontró una relación inversa entre los valores de ARI2 de las grietas y la calidad del grano de cacao al final del proceso de secado. Valores ajustados por mínimos cuadrados de ARI2 de la zona del cotiledón del grano cercanos a 2 es un indicador que el proceso de secado ha culminado, también se encontró una relación inversa entre el valor de ARI2 promedio en las grietas del cacao con el grado de calidad del grano al final del proceso de secado, valores mayores a 2.12 de ARI2 está relacionado con granos de cacao de baja calidad, mientras que valores menores a este, está relacionado con granos de buena calidad. El sistema implementado está desarrollado en etapas: pre-procesado, operaciones morfológicas, segmentación, análisis de componentes principales, cálculo de los índices de vegetación, algoritmos de visión artificial y se relaciona con datos proporcionados por un examen bioquímico de pH y Humedad realizada durante los 7 días que dura el proceso de secado. De este modo se busca proporcionar al sector agroindustrial de una herramienta de bajo de costo de manera que brinde una solución objetiva y efectiva para determinar la calidad del grano de cacao durante la etapa de secado y post-secado. El cubo hiperespectral espectral del grano de cacao se adquirió mediante el programa Spectronom, y el procesamiento de la imagen ha sido desarrollado completamente con la herramienta “Video and Image Processing Toolbox” que opera en el entorno MATLAB. Se redujo su dimensión por medio del Análisis de Componentes Principales (PCA) donde el primer componente PC1 proporciona el 95% de toda la información del grano. Los resultados de esta investigación fueron presentados en el 2° Congreso Salesiano de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS, 2 y 3 de Diciembre del 2015, Guayaquil-Ecuador.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-08-09T16:32:52Z
2016-08-09T16:32:52Z
2016-06
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12390/205
https://pirhua.udep.edu.pe/handle/11042/2756
url http://hdl.handle.net/20.500.12390/205
https://pirhua.udep.edu.pe/handle/11042/2756
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Lima
publisher.none.fl_str_mv Lima
dc.source.none.fl_str_mv Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica – Concytec
Repositorio institucional – Concytec
reponame:CONCYTEC-Institucional
instname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación Tecnológica
instacron:CONCYTEC
reponame_str CONCYTEC-Institucional
collection CONCYTEC-Institucional
instname_str Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación Tecnológica
instacron_str CONCYTEC
institution CONCYTEC
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1643848377535823872
score 12.350505

Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).