Sistema inteligente de control basado en deep learning para la regulación de la temperatura del proceso de fermentación del grano de cacao en la Cooperativa Agraria Allima Cacao Ltda.

• Autores: Jimenez Peralta, Fredesvinda, Pizango Linares, Gloria Elvira
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de San Martin - Tarapoto
• Repositorio: UNSM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsm.edu.pe:11458/4292
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/11458/4292
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de control; Deep learning; Fermentación; Cacao; Temperatura; Fermentador; Automatización de procesos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La fermentación del cacao es la etapa principal de poscosecha, ya que determina la calidad del producto; está es influenciada por los fermentadores y temperatura. No obstante, agricultores en la región de San Martín aplican métodos tradicionales afectando su homogenización. Se tuvo como objetivo controlar y regular la temperatura del proceso de fermentación del grano de cacao en la Cooperativa Agraria Allima Cacao, Chazuta-Perú. Para ello, se formuló un protocolo de parámetros básicos estandarizados, se construyó un sistema inteligente de control basado en deep learning para regular la temperatura y se evaluó la influencia del sistema inteligente de control en la regulación. Se empleó una investigación aplicada de nivel explicativo y enfoque cuantitativo, bajo un método hipotético deductivo. La unidad muestral correspondió al cacao en baba procesados por el dispositivo fermentador y se aplicó la técnica de deep learning para recolección de datos y el registro de trazabilidad del proceso de fermentación de forma tradicional y mediante el sistema. Los resultados demuestran la influencia del sistema inteligente en la regulación automática de la temperatura del proceso de fermentación mediante la prueba no paramétrica U Mann-Withney para muestras independientes con p-valor < 0.05 a un margen de error del 5%. Se concluye que el fermentador de acero inoxidable eléctrico-mecánico articulado al sistema inteligente de control basado en deep learning asegura la homogenización de la fermentación de los granos con valor promedio de 79%.