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

Descripción del Articulo

La tesis propone la implementación de un sistema computacional que proporcione la identificación de características predominantes en el grano de cacao para determinar su calidad en comparación con las técnicas tradicionales que se utilizan actualmente, carentes de técnicas de automatización. Para lo...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Mundaca Vidarte, George Antonio
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad de Piura
Repositorio:UDEP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/2756
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11042/2756
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cacao -- Investigaciones
Cacao -- Control automático
Procesamiento de imágenes -- Técnicas digitales
633.74
Descripción
Sumario:La tesis propone la implementación de un sistema computacional que proporcione la identificación de características predominantes en el grano de cacao para determinar su calidad en comparación con las técnicas tradicionales que se utilizan actualmente, carentes de técnicas de automatización. Para lo cual, se propone una nueva metodología usando algoritmos de visión artificial en Matlab aplicado a imágenes hiperespectrales para el procesamiento digital de imágenes con enfoque en diversos campos como la agroindustrias, biomedicina, seguridad, entre otros. 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.
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