Elección de características de interés en la clasificación de granos de café mediante un sistema de visión por computadora

RESUMEN La clasificación de la calidad del café antes de ser tostado, una de las operaciones más importantes para definir su calidad y precio en el mercado, se realiza manualmente por personal entrenado en el reconocimiento de los defectos del café. Sin embargo, el carácter subjetivo, costo y tiempo que este involucra genera un campo de investigación importante para la aplicación de tecnologías como la visión artificial. El objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad de identificación de defectos y clasificación de granos de café mediante un sistema de visión por computadora en el espacio red-green- blue (RGB). Para este fin se implementó un sistema de adquisición y análisis de imágenes, desarrollando una aplicación informática en Matlab 2015ª. Se compraron en el mercado local muestras de café verde, clasificando cada grano de acuerdo con la NTP 209.027 2001. Se adquirieron las imágenes de cada clase y se analizaron determinando en cada grano seis parámetros de forma, seis parámetros de color, en los espacios RGB y HSV, y dos índices o diferencias normalizadas. Se determinaron los parámetros con influencia estadística en la clasificación mediante software de análisis de datos WEKA y se implementaron tres modelos de clasificación máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machine - SVM), arboles de decisión (Decision Tree - DT) y K-vecino más cercano (K-Nearest Neighbor). Los tres tipos de clasificador utilizados en la presente investigación mostraron precisión entre 89% y 92.3% lo cual prueba la posibilidad de implementar sistemas basados en imágenes RGB para clasificar granos de café.ABSTRACT The classification of quality on coffee before toasting, one of the most important operations to define its quality and price in the market, is done manually by personnel trained in the recognition of coffee defects. However, the subjective nature, the cost and the time that it involves generates an important research field for the application of technologies such as artificial vision. The objective of this study was to evaluate the ability to identify defects and classify coffee beans using a computer vision system in the red-green-blue (RGB) space. For this purpose, a system for acquisition and analysis of images was implemented, developing a computer application in Matlab 2015ª. Samples of green coffee were purchased on local market, each grain being classified according to NTP 209.027 2001. Images of each class were acquired and analyzed by determining in each grain six shape parameters, six color parameters, in the RGB and HSV spaces, and two normalized indices or differences. Statistical relevance of parameters was deterined using the software for data analysis named WEKA and using these three models of classification, vector machines (SVM), decision trees and nearest K-neighbor (K-neighbor), were implemented. The three types of classifier used in the present investigation show accuracy between 89% and 92.3% which probe the possibility to implement systems based on RGB image to classify coffee been

Ekstraksi Fitur Circularity untuk Pengenalan Varietas Kopi Arabika

AbstrakKopi merupakan salah satu minuman yang sangat populer di dunia dan digemari oleh banyak orang termasuk di Indonesia. Kopi terdiri dari berbagai varietas, salah satunya adalah varietas arabika. Varietas kopi dapat memiliki kenampakan yang berbeda – beda misalnya seperti perbedaan warna, bentuk, ataupun tekstur. Oleh karena itu, terkadang petani ataupun pemilik coffee shop dapat melakukan kesalahan dalam mengenali varietas kopi arabika yang dijual ataupun yang dibeli. Hal ini juga akan mempengaruhi penentuan harga kopi tersebut, karena masing-masing varietas kopi arabika memiliki harga yang berbeda-beda. Untuk itu, diperlukan sistem yang juga mampu mengenali varietas kopi arabika secara akurat sehingga dapat digunakan sebagai second opinion bagi para petani ataupun pemilik coffee shop dalam mengenali varietas kopi arabika. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan metode pencitraan. Tahap awal yang dilakukan adalah praproses yaitu cropping citra yang dilakukan secara manual, kemudian segmentasi menggunakan metode Otsu. Tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur bentuk menggunakan circularity dan klasifikasi menggunakan MultiLayer Perceptron. Hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 80%, sensitivitas 83,33% dan spesifisitas 76,7%.Kata kunci: ekstraksi fitur, kopi, klasifikasi, segmentasiAbstractCoffee is one of the most popular beverages in the world  and is favored by many people including Indonesians. Coffee consists of many variety, one of them is arabica. Coffee variety can have different features such as differences in color, shape, or texture. Therefore, sometimes farmers of coffee shop owners can make mistakes in recognizing the variety of arabica coffee that are sold or purchased. This will also affect the determination of coffee’s price, because each variety of arabica coffee have different prices. Hence, a capable system which can recognize arabica coffee accurately is required to be used as a second opinion for farmers or coffee shop owners in recognizing these variety. One of the methods that can be done is imaging. The initial stage is pre-processing by cropping the images manually, followed by segmentation using Otsu method. The next stage is shape based feature extraction using circularity and the last is classification using MultiLayer Perceptron. Classification results show 80% level of accuracy, 83.33% sensitivity, and 76.7% specificity.Keywords: feature extraction, coffee, classification, segmentatio