Clasificación de variedades de Coffea arabica en grano verde usando imágenes hiperespectrales y Machine Learning

Simple item page
dc.contributor.advisorSeminario Sanz, Roberto Simón
dc.contributor.authorGonzales Zapata, Anthony Josué
dc.date.accessioned2024-11-05T17:23:11Z
dc.date.available2024-11-05T17:23:11Z
dc.date.issued2024-11-05
dc.description.abstractLa investigación tuvo por objetivo desarrollar un madelo de clasificación no destructiva de variedades de grano café verde con imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático. Se analizaron muestras de los cultivares Arábica Típica, Pacamara, Maracaturra, Caturra y Bourbón. Se realizaron análisis de pH, color y humedad. Asimismo, se adquirieron imágenes hiperespectrales Vis-NIR (400-1000 nm) para obtención de perfiles espectrales. Estos, se exploraron con PCA. Además, se pretrataron con Savitzky-Golay, normalización y variable normal estándar. Se seleccionaron longitudes de onda con ReliefF. Se aplicaron tres modelos (LDA, SVM, KNN) a los datos espectrales completos y seleccionados con ReliefF. El pH, color y humedad no diferenciaron variedades. El PCA explico el 93% de la varianza total acumulada con los dos primeros componentes. LDA mostró el mejor desempeño con precisión de 0.96 y medida F de 0.97 utilizando el espectro-completo y sin prerpocesar, superando a SVM y KNN. Los resultados demuestran el alto potencial de las imágenes hiperespectrales y LDA para la clasificación rápida y no destructiva de café verde, con implicaciones positivas para el control de calidad y trazabilidad varietal.
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.unf.edu.pe/handle/123456789/378
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Frontera
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUniversidad Nacional de Frontera
dc.subjectImágenes hiperespectrales
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectCafé verde
dc.subjectClasificación varietal
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.01
dc.titleClasificación de variedades de Coffea arabica en grano verde usando imágenes hiperespectrales y Machine Learning
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni03677087
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3427-2891
renati.author.dni75880431
renati.discipline721046
renati.jurorVallejo More, Leandro Alonso
renati.jurorLachira Estrada, Diego Salvador
renati.jurorZapata Mendoza, Prospero Cristhian Onofre
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería de Industrias Alimentarias
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Frontera. Facultad de Ingeniería de Industrias Alimentarias y Biotecnología
thesis.degree.levelTitulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniero de Industrias Alimentarias

Files

Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
Tesis de Gonzales Zapata, Anthony Josué.pdf
Size:
3.45 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Informe de similitud de Gonzales Zapata, Anthony Josué.pdf
Size:
9.31 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Cesión de derecho de autor de Gonzales Zapata, Anthony Josué.pdf
Size:
169.35 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Facultad de Ingeniería de Industrias Alimentarias