Abstract

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).

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