Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Siche Jara, Raúl Benito
Colchado Rojas, Ada Andrea Joselina
2019-10-25T23:46:44Z
2019-10-25T23:46:44Z
2019
https://hdl.handle.net/20.500.14414/14826
In the search for non-destructive inspection forms in fruit quality, in recent years there have been increased studies on the use of hyperspectral images in their quality. The objective of this investigation was to evaluate the level of prediction of quality parameters and maturity stage of the “Kent” mango by a model obtained using hyperspectral images. 120 mangoes were stored at four different temperatures (10, 12.5, 15 and 17.5 °C) at which images of both sides were taken in the near infrared range (890 - 1710 nm), one per day, for 12 days and with two repetitions for each fruit. Parallel to the taking of images, quality parameters such as firmness, color (ΔE*), brix degrees and moisture content were determined in the same mangoes. To obtain the model, the quality attributes were correlated with 70% of the spectral data resulting from the images using the partial least squares regression method (PLS-R). With the remaining 30% of the spectral data, the model was evaluated using Linear Multiple Regression (MLR). As a result, based on the selection of optimal wavelengths, the correlation coefficients (R2) were 0.12, 0.36, 0.33 and 0.66 and the Mean Square Root values of the Standard Prediction Error were 8.19, 14.24, 2.15, and 2.18 to predict color, moisture content, firmness and brix degrees respectively. (es_PE)
En la búsqueda de formas de inspección no destructivas en la calidad de las frutas, en los últimos años se han incrementado los estudios sobre el uso de imágenes hiperespectrales en la calidad de éstas. El objetivo de esta investigación fue evaluar el nivel de predicción de parámetros de calidad y etapa de madurez del mango “Kent” de un modelo obtenido usando imágenes hiperespectrales. Se almacenaron 120 mangos a cuatro diferentes temperaturas (10, 12.5, 15 y 17.5 °C) a los cuales se les tomó imágenes de ambas caras en el rango de infrarrojo cercano (890 - 1710 nm), una por día, durante 12 días y con dos repeticiones por cada mango. Paralelamente a la toma de imágenes, en los mismos mangos se determinaron los parámetros de calidad como firmeza, color (ΔE*), grados brix y porcentaje de humedad. Para obtener el modelo, los atributos de calidad fueron correlacionados con el 70% de los datos espectrales producto de las imágenes usando el método de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-R). Con el restante 30% de los datos espectrales, se evaluó el modelo usando Regresión Múltiple Linear (MLR). Como resultados, en base a la selección de longitudes de onda óptimas, los coeficientes de correlación (R2) fueron de 0.12, 0.36, 0.33 y 0.66 y los valores de Raíz Cuadrada Media del Error Estándar de Predicción fueron de 8.19, 14.24, 2.15, y 2.18 para predecir color, humedad, firmeza y grados brix respectivamente. (es_PE)
Tesis (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de Trujillo (es_PE)
TAGI;751
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ (es_PE)
Universidad Nacional de Trujillo (es_PE)
Repositorio institucional - UNITRU (es_PE)
análisis espectral (es_PE)
análisis de imágenes (es_PE)
mango Kent (es_PE)
regresión lineal múltiple (es_PE)
tecnología de imágenes (es_PE)
atributos de calidad. (es_PE)
Predicción de calidad y etapa de madurez en mango Kent (Magnifera indica) usando imágenes hiperespectrales (es_PE)
Prediction of quality and maturity stage on mango Kent (Magnifera indica) using hyperspectral imaging (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencias Agropecuarias (es_PE)
Agroindustrial (es_PE)
Titulo Profesional (es_PE)
Ingeniero Agroindustrial (es_PE)
Pública



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons