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

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

Tesis de maestría. Sustentada 2016-06.

Cacao -- Investigaciones Cacao -- Control automático Espectrofotometría -- Análisis Procesamiento de imágenes -- Técnicas digitales

Resumen

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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