dc.contributor.author |
Sandoval, Zulma |
es |
dc.contributor.author |
Prieto, Flavio |
es |
dc.date |
Enero - Junio |
es |
dc.date.accessioned |
2015-06-22T13:25:56Z |
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dc.date.available |
2015-06-22T13:25:56Z |
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dc.date.issued |
2009 |
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dc.identifier.issn |
1692-8261 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11619/1365 |
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dc.description.abstract |
Se desarrolla un sistema que usa técnicas de visión artificial para clasificar frutos de café en ocho categorías según el estado de maduración en el que se encuentre. Las ocho categorías comprenden todo el proceso de maduración del café desde las etapas iniciales hasta sobremaduros y secos. A partir de un conjunto de 9 características que incluyen medidas de color, forma y textura obtenidas del análisis de una imagen del fruto, se logró implementar un clasificador Bayesiano cuyo desempeño, evaluado mediante el método de validación cruzada, corresponde al 96.88%. |
es |
dc.description.abstract |
Abstract:A machine vision system to grade coffee fruits to one of eight classes regarding its state of ripeness is proposed. Those eight classes cover the entire ripeness process, from the starting ripeness stage to over-matured and dried fruits (last state). Using a set of 9 measurements of color, shape and texture features on the fruit image, a Bayesian classifier was implemented with a 96.88% of performance, using cross-validation. |
en |
dc.language.iso |
es |
es |
dc.publisher |
Universidad Autónoma del Caribe |
es |
dc.relation.ispartofseries |
Vol. 7 No. 1 Pág. 67-73 |
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dc.subject |
Clasificación |
es |
dc.subject |
Reconocimiento de Patrones |
es |
dc.subject |
Café |
es |
dc.subject |
Procesamiento Digital de Imágenes |
es |
dc.subject |
Visión Artificial |
es |
dc.title |
Procesamiento de imágenes para la clasificación de café cereza |
es |
dc.title.alternative |
Images processing classification for cherry coffee |
es |
dc.type |
Article |
es |