Estimación del nivel de impurezas en muestras de aceite
La producción de aceite de oliva virgen (AOV) es una importante actividad económica que debe mantener su competitividad en un entorno de economía global. Uno de los aspectos que determinan la calidad en la extracción del aceite, es la presencia de impurezas insolubles. El objetivo principal de este...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repositorio: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/20355 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10953.1/20355 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203.04 Inteligencia artificial 2209.90 Tratamiento digital. Imágenes Inteligencia artificial Tratamiento digital Artificial intelligence Digital treatment Imágenes Images |
| Sumario: | La producción de aceite de oliva virgen (AOV) es una importante actividad económica que debe mantener su competitividad en un entorno de economía global. Uno de los aspectos que determinan la calidad en la extracción del aceite, es la presencia de impurezas insolubles. El objetivo principal de este trabajo fue el desarrollo e implementación de un sistema de visión por computador para determinar el nivel de impurezas presentes en muestras de aceite de oliva virgen en condiciones de laboratorio. Para ello se estudiaron cuatro vectores de entrada diferentes, derivados del histograma de los canales de los espacios de color RGB, HSV y CIELAB. Además, se aplicó un método de extracción de características antes de la clasificación. El mejor resultado de clasificación se logró utilizando un método de extracción de características Kernel Principal Component Analysis (KPCA) junto a un clasificador Random Forest, con una precisión del 65,45%. |
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