Discriminación varietal de Capsicum annuum deshidratado usando imágenes hiperespectrales y aprendizaje de máquinas

• Autor: Zapata Aparicio, Jossellyn Mirelly
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de Frontera
• Repositorio: UNFS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unf.edu.pe:123456789/345
• Enlace del recurso: https://repositorio.unf.edu.pe/handle/123456789/345
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Imágenes hiperespectrales; Aprendizaje de máquina; Fraude alimentario; Diferenciación varietal; Espectro Vis-NIR; Capsicum annum; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.01

La presente investigación tuvo como objetivo discriminar variedades de pimiento rojo deshidratado (Capsicum annuum), cultivares Guindilla, Ñora y Cristal, mediante imágenes hiperespectrales y técnicas de aprendizaje de máquinas. Se adquirieron imágenes en el rango Vis-NIR (400-900 nm) de muestras deshidratadas de los tres cultivares. Se extrajeron los perfiles espectrales y se aplicaron pretratamientos; Savitzky-Golay, normalización, y corrección de dispersion multiplicativa, para mejorar la relación señal/ruido. Luego, se implementaron y evaluaron modelos de clasificación supervisada LDA, SVM y KNN, con 20 repeticiones y validación cruzada (K-fold=5). El modelo LDA con filtro Savitzky-Golay alcanzó la mayor precisión promedio (0.951). Los resultados demuestran que la metodología propuesta permite discriminar efectivamente entre los cultivares, confirmando su potencial para la clasificación varietal de pimiento deshidratado. Esta técnica analítica rápida y no destructiva podría ser adoptada en la industria para el control de calidad y la detección de fraudes.