Sistema de clasificación multiclase de granos individuales de café utilizando inteligencia artificial

El café pergamino cuenta con diferentes variedades las cuales se pueden identificar a partir de las características físicas del grano como por ejemplo la forma, el tamaño y si cuenta o no con defectos. Para identificar los diferentes tipos de café que existen en una región determinada se tiene como objetivo implementar un sistema de clasificación de imágenes de diferentes granos de café utilizando un modelo de inteligencia artificial. En primer lugar, se utilizó una base de datos de imágenes de granos de café USK-Coffee con las variedades Peaberry, Longberry, Premium y Defectuoso, la cual se obtuvo de la red y luego se construyó un dataset propio para el desarrollo del proyecto el cual cuenta con variedades como Castillo, Chiroso y Defectuoso; para cada una de las bases de datos de imágenes anteriores se entrenó un modelo de aprendizaje automático para identificar características distintivas de cada variedad

• Autores: Prieto Rodríguez, Ahyza Yined
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
• Repositorio: Repositorio Institucional ECI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/3169
• Acceso en línea: https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3169; https://catalogo-intra.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=23789
• Palabra clave: Procesamiento electrónico de datos; Tecnología de alimentos; Inteligencia artificial; Redes neuronales; Café; Aprendizaje automático; Dataset
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/