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técnicas de visión artificial para la identificación de dos defectos del café lavado(arc069(01)083-090)

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La clasificación de café ayuda a obtener una mejor calidad de la bebida y un mayor precio en el mercado. Aligual que a simple vista, a partir de un procesamiento digital de imágenes se observaron diferencias apreciablesentre los granos sanos de café lavado y los que tienen los defectos “fermento” e “inmaduro”. El café lavadocuando tiene el defecto fermento muy avanzado presenta una coloración más oscura del pergamino mientrasque los granos de café lavado inmaduros presentan una coloración verdosa. En esta investigación se adquirieronimágenes digitales de granos sanos y defectuosos, bajo condiciones controladas de iluminación y fondo. Sedesarrolló un algoritmo de segmentación de los granos y se estudiaron diferentes espacios de color, con el finde determinar las mayores diferencias entre las tres clases de granos (sanos, fermento e inmaduro). La mayordispersión entre clases se generó en el plano B-G de la representación de color RGB, donde se aplicaron tresclasificadores: lineal, bayesiano y K-vecinos más cercanos (K-NN). La eficacia promedio de los clasificadoresfue 88,4%, 79,3% y 88,1%, respectivamente. Por el desempeño y bajo costo computacional fue seleccionadoel clasificador lineal, en cuya validación, el porcentaje de correcta identificación fue de 91,4%. Los resultadosde esta investigación tienen el potencial de ser usados en una máquina electrónica para la separación de losgranos con estos defectos.



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Autor(es):CASTRILLÓN C., J.M.; SANZ U., J.R.; RAMOS G., P. J. Año de Publicación:2018

     Comité Editorial