Pirhua

Predicción de parámetros de calidad de la harina de pescado utilizando Imágenes Hiperespectrales y Redes Neuronales Artificiales

Repositorio Dspace

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisor Ipanaqué Alama, William es
dc.contributor.author es
dc.contributor.author es
dc.contributor.author es
dc.contributor.other Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica. es
dc.coverage.spatial Perú es
dc.date.accessioned 2021-09-17T16:13:29Z
dc.date.available 2021-09-17T16:13:29Z
dc.date.issued 2021-09-17 es
dc.date.submitted 2021-06 es
dc.identifier.citation Moscol, I., Peltroche, G. y Ruesta, V. (2021). Predicción de parámetros de calidad de la harina de pescado utilizando Imágenes Hiperespectrales y Redes Neuronales Artificiales (Trabajo de investigación de bachiller en Ingeniería Mecánico-Eléctrica). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Mecánico-Eléctrica. Piura, Perú. es
dc.identifier.uri
dc.description.abstract En la presente investigación, se plantea mejorar la calidad de la harina de pescado a través de la automatización del control de calidad mediante la predicción de sus parámetros utilizando imágenes hiperespectrales y redes neuronales. Para lo cual, se desarrollan modelos personalizados con la estructura de una red neuronal perceptrón multicapa para cada uno de los principales parámetros: proteína, grasa, humedad y cenizas para lograr la correcta clasificación de la calidad de la harina de pescado según los estándares internacionales. En tanto, se plantea medir los parámetros de calidad más relevantes a la salida del proceso de secado de manera no invasiva y en un tiempo de adquisición de resultados más bajo respecto al método tradicional sin necesidad de mano de obra constante durante el proceso. Para ello, se desarrollan algoritmos de redes neuronales artificiales con los datos obtenidos mediante la tecnología de imágenes hiperespectrales, cuya adecuada implementación a futuro permitirá automatizar el proceso de secado y mejorar la calidad de la harina de pescado a través de la automatización del control de calidad mediante la predicción de sus parámetros. Por lo que, se obtuvo como resultado una buena correlación entre la reflectancia, proporcionada por la imagen hiperespectral, y los principales parámetros de calidad tras implementar un algoritmo de red neural perceptrón multicapa. es
dc.format.extent 2,29 MB es
dc.format.mimetype application/pdf es
dc.language Español es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad de Piura es
dc.relation.requires Adobe Reader es
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ es
dc.source Universidad de Piura es
dc.source Repositorio Institucional Pirhua - UDEP es
dc.subject Espectrofotometría -- Análisis es
dc.subject Procesamiento de imágenes -- Técnicas digitales es
dc.subject Redes neuronales (Computadores) -- Aplicación es
dc.subject Harina de pescado -- Secado -- Control automático es
dc.subject Control predictivo -- Aplicación es
dc.subject.ddc 629.831 es
dc.title Predicción de parámetros de calidad de la harina de pescado utilizando Imágenes Hiperespectrales y Redes Neuronales Artificiales es
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es
dc.rights.holder Isabel del Pilar Moscol Albañil, Gleen Peltroche Saavedra, Víctor Augusto Ruesta García es
dc.rights.license Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional es
dc.relation.publishversion 1 es
thesis.degree.name Bachiller en Ingeniería Mecánico-Eléctrica es
thesis.degree.grantor Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería es
thesis.degree.discipline Ingeniería Mecánico-Eléctrica es
dc.publisher.country PE es
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 es
renati.author.dni 72938917
renati.author.dni 48753718
renati.author.dni 77143136
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0003-4039-4422 es
renati.advisor.dni 06422494
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion es
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller es
renati.discipline 713076 es


Archivos para descargar

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional

Buscar en Pirhua

Guías y tutoriales

Consulta los manuales para citar, publicar o buscar contenido en nuestro Repositorio Institucional

Catálogo general

Accede al buscador de nuestra Biblioteca Central.

Mi cuenta