La tesis tiene como objetivo proponer el uso de imágenes hiperespectrales con el objetivo de tener un análisis rápido y preciso en la evaluación de la calidad de los granos de cacao, tomando en cuenta las grietas y los cambios del color interno. Se muestra una aplicación del uso de técnicas de visión artificial para clasificar el cacao, garantizando su calidad, permitiendo: poco contacto físico y una clasificación más específica. La dimensión del cubo hiperespectral fue reducida por medio del Análisis de las Componentes Principales (PCA), asimismo se extrajo el índice Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI).

La investigación muestra una aplicación para un sistema embebido con arquitectura FPGA (Field Program Gate Array) aplicándolo al control en un sistema no lineal. Para ello, se ha desarrollado un sistema embebido e implementado un regulador PI con ganancia programable ya que es uno de las técnicas no complejas para este tipo de procesos no lineales. La medición del nivel de pH es una herramienta muy importante en el sector industrial.