Clasificación de papa de acuerdo con su aptitud de transformación industrial frito y cocido usando imágenes hiperespectrales
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Desde un punto de vista logístico, económico y teniendo en cuenta que la papa es un cultivo de gran importancia para la economía global, surge la necesidad de caracterizar sus propiedades y aptitudes a fin de cumplir con los estándares de calidad y seguridad establecidos. Las imágenes hiperespectrales (HSI) para la clasificación de alimentos es una de las técnicas más utilizadas en la actualidad, ya que permite la medición simultanea de datos físicos y espectrales sin destruir la muestra Por ello el objetivo de este estudio fue evaluar la funcionalidad de imágenes hiperespectrales para clasificar de distintas variedades de papa en función de su aptitud de fritura y cocción. Se utilizaron 72 tubérculos de 18 variedades diferentes y se tomaron imágenes en el rango 900-1700 nm. Mediante un análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLSDA) se desarrolló un modelo capaz de clasificar correctamente el 66,44% de papas para la aptitud cocción y el 64,38% para la aptitud fritura.
From a logistical, economic point of view and keeping in mind that potatoes are a crop of great importance both for food security and for the global economy, there is an increasing need to characterize their properties and aptitudes in order to comply with the quality and safety standards established for this crop. Hyperspectral imaging (HSI) for food classification is currently one of the most used techniques, since it allows the simultaneous measurement of physical data and spectral data without destroying the sample. Therefore, the objective of this study was to evaluate the functionality of hyperspectral images to classify different potato varieties based on their aptness to fry and cook. 72 tubercles of 18 different varieties were measured in a hyperspectral system in the 900-1700 nm range and through a partial least square’s discriminant analysis (PLSDA) a model was developed able to classify 66.44% of potatoes for cooking aptitude and 64.38% for frying aptitude.
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