Elaboración de Base de Datos de Fotografías de Granos de Café Seco con Diferentes Defectos Físicos, Caracterizados con Métodos Estándar de PDI y Clasificación. (2016)
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%.