Elaboración de Base de Datos de Fotografías de Granos de Café Seco con Diferentes Defectos Físicos, Caracterizados con Métodos Estándar de PDI y Clasificación.

Se desarrolló un sistema de procesamiento digital de imágenes para la clasificación de granos de café seco, en 5 tipos, dependiendo de sus defectos físicos. Para la caracterización de la forma, el color y la textura de un grano de café, se extrajeron 63 características conocidas en la literatura, y...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/3824
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/3824
Palabra clave:
Caracterización
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Imágenes
Clasificación
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Classification
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description Se desarrolló un sistema de procesamiento digital de imágenes para la clasificación de granos de café seco, en 5 tipos, dependiendo de sus defectos físicos. Para la caracterización de la forma, el color y la textura de un grano de café, se extrajeron 63 características conocidas en la literatura, y se propusieron algunas características más. Usando la correlación, se redujeron las características con las cuales se evaluaron cuatro técnicas de clasificación: Perceptrón multicapa, Bayesiano, Maquina de soporte vectorial y árbol de decisión J48. Con el clasificador Perceptrón multicapa se obtuvo el mejor resultado con un error de clasificación del 5,48%.
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spelling Muñoz Quiñones, Gerardo AlcidesBorrero Becerra, Juan CamiloDiaz Molano, Camilo Antholyn2016-10-03T21:25:37Z2016-10-03T21:25:37Z2016-09-19http://hdl.handle.net/11349/3824Se desarrolló un sistema de procesamiento digital de imágenes para la clasificación de granos de café seco, en 5 tipos, dependiendo de sus defectos físicos. Para la caracterización de la forma, el color y la textura de un grano de café, se extrajeron 63 características conocidas en la literatura, y se propusieron algunas características más. Usando la correlación, se redujeron las características con las cuales se evaluaron cuatro técnicas de clasificación: Perceptrón multicapa, Bayesiano, Maquina de soporte vectorial y árbol de decisión J48. Con el clasificador Perceptrón multicapa se obtuvo el mejor resultado con un error de clasificación del 5,48%.Development of a digital image processing for sorting dry coffee beans into 5 types, depending on their physical defects. To characterize the shape, color and texture of a coffee bean, 63 features known in the literature were extracted, and a few more features proposed. Using the correlation of the characteristics, it was reduced and this was apply to four classification techniques: Multilayer Perceptron, Bayes, support vector machine and decision tree J48. Multilayer Perceptron classifier get the best result with a classification error of 5.48% was obtained.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2CaracterizaciónCaféDefectosSegmentaciónImágenesClasificaciónCharacterizationCoffeeDefectsSegmentationImagesClassificationElaboración de Base de Datos de Fotografías de Granos de Café Seco con Diferentes Defectos Físicos, Caracterizados con Métodos Estándar de PDI y Clasificación.Elaboration of Photographs Database of Coffee Beans with Different Physical Defects, Characterized by PDI Standard Methods. and Classification.info:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7755http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3824/12/Trabajo%20de%20grado.pdf.jpgb6a07ea852d1f7322f4d7a19f47fe291MD512open 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