CARACTERIZACIÓN DE CAFÉ CEREZA EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

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dc.creatorZulma Liliana Sandoval Niño
dc.creatorFlavio Augusto Prieto Ortiz
dc.date2007
dc.date.accessioned2026-07-07T03:29:12Z
dc.descriptionSe desarrolló un sistema de visión artificial para la clasificación de frutos de café en once categorías dependiendo de su estado de madurez. Para la descripción de la forma, el color y la textura de cada fruto de café se extrajeron 208 características. La reducción del conjunto de características de 208 a 9 se hizo con base en los resultados de dos métodos de selección de características, uno univariado y otro multivariado. Las características seleccionadas corresponden a 4 características de textura, 3 de color y 2 de forma. Este conjunto final de características se evaluó en dos técnicas de clasificación: Bayesiano y redes neuronales. Con el clasificador Bayesiano se obtuvo un error de clasificación del 5,43% y requirió un tiempo de clasificación de 5,5 ms, mientras que usando redes neuronales el error de clasificación fue de 7,46%, pero disminuyó el tiempo de clasificación a 0,8 ms.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier0304-2847
dc.identifierhttps://www.redalyc.org/articulo.oa?id=179914078015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/434999
dc.languagees
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.relationhttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=1799
dc.rightsRevista Facultad Nacional de Agronomía - Medellín
dc.sourceRevista Facultad Nacional de Agronomía - Medellín (Colombia) Num.2 Vol.60
dc.subjectAgrociencias
dc.titleCARACTERIZACIÓN DE CAFÉ CEREZA EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL
dc.typeartículo científico

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