Computer vision for purity, phenol, and pH detection of Luwak Coffee Green Bean

Computer vision as a non-invasive bio-sensing method provided opportunity to detect purity, total phenol, and pH in Luwak coffee green bean. This study aimed to obtain the best Artificial Neural Network (ANN) model to detect the percentage of purity, total phenol, and pH on Luwak coffee green bean by using color features (red-green-blue, gray, hue-saturation-value, hue-saturation-lightness, L*a*b*), and Haralick textural features with color co-occurrence matrix including entropy, energy, contrast, homogeneity, sum mean, variance, correlation, maximum probability, inverse difference moment, and cluster tendency. The best ANN structure was (5 inputs; 30 nodes in hidden layer 1; 40 nodes in hidden layer 2; and 3 outputs) which had training mean square error (MSE) of 0.0085 and validation MSE of 0.0442

Color kinetics for roasted coffee using image analysis IMAGEJ

Se estudió el nivel de color usando la escala L*, a* y b* para grano tostado de café (Coffea arábica), preparada para masas iniciales de 500 g con humedad inicial de 12,5 % b.h.. Se utilizó un tostador tipo convencional, donde se mantuvo estable la temperatura inicial del tostador y se produjeron cinco niveles de tostado. Cada muestra fue molida y las partículas fueron clasificadas por tamaño 60 mesh, luego fueron analizadas tomando fotografías, para las cuales se utilizó análisis de imágenes usando el software ImageJ. Se analizó el cambio de color a través de los valores de L*, a* y b* asociados al tiempo para los distintos grados de tueste y estudiaron los valores promedio para el total de pixeles y se encontró que la regresión de mejor ajuste corresponde a una curva polinómica de segundo grado con valores del coeficiente de determinación mayores al 98 %. Adicionalmente se encontró que entre mayor el grado de tostado, menor la desviación estándar de dichas escalas, mostrando mayor uniformidad en el análisis. Esto permite correlacionar de manera objetiva los grados de tueste de un modo que expresa la importancia de la metodología que es versátil, rápida y económica al hacer uso de software libre.Digital Image Processing has the potential to objectively correlate the color of coffee roast levels with a versatile, quick and economic methodology as it can use free software. Color levels were studied using the L*, a* y b* scale for the roasted Coffea Arabica species, prepared for a mass and initial humidity of 500 g and 12,5 % w.b., respectively. A rotary drum toaster was used, where the initial toaster temperature was kept constant and five different roasting levels were obtained. Each sample was milled and classified by size using a 60 mesh screen, and then analyzed capturing images which were later processed using the software ImageJ. Color differences were studied by the measured changes of the L*, a* y b values through time for the different roast degrees, for which an average pixel value was determined. A second degree polynomial equation was determined for the color kinetics, with coefficient of determination values higher than 98%. It was also discovered that the greater the roasting levels, the lower the standard deviation on pixel color values, showing more sample uniformity.Universidad de Costa Rica/[734-B5-A86]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Agroalimentarias::Centro para Investigaciones en Granos y Semillas (CIGRAS)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería de Biosistema

Clasificación de las estructuras vegetativas presentes en ramas de café usando visión de máquina

El café es una de las principales bebidas a nivel mundial y como producto agrícola requiere herramientas para monitorear y controlar el cultivo de manera no destructiva. En búsqueda de desarrollar sistemas no destructivos que trabajen en campo, en esta tesis se presenta el desarrollo de un sistema para identificar y clasificar seis estructuras vegetativas (hojas, tallos, flores, frutos inmaduros, semi-maduros, y maduros) presentes en las ramas de café. Se adquirieron vı́deos con la cámara posterior de un dispositivo móvil, de 12 ramas de café en condiciones de campo. Por cada vı́deo se seleccionaron los frames con mayor información acerca de la escena. Luego por cada rama se generó una reconstrucción 3D utilizando las técnicas de Structure Form Motion (SFM) y Patch-based Multi-view Stereo (PMVS). Todas las imágenes adquiridas fueron anotadas manualmente y posteriormente una nube de puntos (GroundTruth) fue generada por cada rama. Las nubes de puntos generadas fueron filtradas utilizando un filtrado estadístico de outliers, con el objetivo de eliminar el ruido generado en el proceso de reconstrucción 3D. Los puntos que se encontraban a mayor profundidad se consideraron el fondo de la escena y fueron removidos utilizando un filtro passa-banda. Las nubes de puntos fueron sub-muestreadas mediante un proceso de voxelización, con el objetivo de reducir el número de puntos en un 50 % y por ende reducir el costo computacional de los siguientes procesos. Caracterı́sticas 2D y 3D fueron extraídas de las nubes de puntos, 11 características basadas en los espacios de color RGB, Lab, Luv, YCbCr y HSV, 4 características basadas en curvaturas, y los ı́ndices de forma y curvosidad. Una máquina de vectores de soporte (SVM) fue entrenada con las características previamente encontradas, utilizando 8 ramas para la fase de entrenamiento y 4 para la fase de validación. Los resultados experimentales mostraron una precisión del 0.82 y un recall 0.79, clasificando las diferentes estructuras vegetativas. El sistema propuesto es económico ya que solo se necesita de un dispositivo móvil para la captura de la información; sin embargo, los demás procesos del sistema se realizan de manera offline. Adicionalmente, el sistema desarrollado mostró ser robusto a los cambios de luminosidad presentes durante la captura de los vídeos en campo.Abstract: As a drink, coffee is one of the most in demand products worldwide; as an agricultural product, it requires non-destructive tools for monitoring and control. With the purpose of creating a non-destructive system which can be used in the field, a system was developed to find and classify six types of vegetative structures on coffee branches: leaves, stems, flowers, unripe fruits, semi-ripe fruits, and ripe fruits. Videos were obtained from 12 coffee branches in field conditions, using the rear camera of a mobile device. Approximately 90 frames, those which had the largest amount of information from the scene, were selected from each video; then, a three-dimensional (3D) reconstruction was generated using the Structure from Mo- tion (SfM) and Patch-based Multi-view Stereo (PMVS) techniques per each branch. All of the acquired images were manually recorded and then, a Ground Truth point cloud was ge- nerated for each branch. The generated point clouds were filtered using a statistical outliers filter, in order to eliminate noise generated in the 3D reconstruction process. The points that were located in the deepest part were taken as the background of the scene, and were re- moved using a band-pass filter. The point clouds were sub-sampled using a VoxelGrid filter, to reduce the number of points to 50 % and, therefore, reduce the computation time of the following processes. Some two-dimensional (2D) and 3D features were taken from the point clouds: 11 of them based on RGB, Lab, Luv, YCbCr, and HSV color space, 4 of them based on curvatures, and the remaining two based on shape and curvedness indexes. A Support Vector Machine (SVM) was trained with the previously encountered features by using eight branches for the training stage, and four branches for the validation stage. The experimental results showed a precision of 0.82 and a recall of 0.79 when classifying the different vegetative structures. The proposed system is economical since only a mobile device is needed to obtain the information; nonetheless, the remaining processes of the system were performed offline. Additionally, the developed system was not affected by changes in lighting conditions, when recording the videos on a coffee plantation.Maestrí

Partikula finen tratamendurako iturri bilgailudun ohantze konikoen hidrodinamika

353 p.Doktorego tesi honen bidez iturri ohantze teknologiaren ezagutzan sakondu nahi izan da, batez ere iturri ohantze konikoaren eskala handitzearen prozesuan. Horretarako, ikerketa taldean garatu eta proposaturiko iturri bilgailua (iturria biltzen duen gailua) erabili da partikula finen operazio egonkorra lortu eta azterketa hidrodinamikoa burutzeko. Modu honetan, konfigurazio ezberdinen kurba eta parametro karakteristiko berriak aztertu dira. Azken hauen artean iturkuntza abiadura minimoa, erabateko iturkuntza abiadura, burbuilazko iturkuntza abiadura eta iturri-jariorako abiadura minimoa bereiz daitezke. Horretaz gain, parametro karakteristikoei buruzko analisi estatistikoa egin da eta faktore esanguratsuenen eragina aztertu da. Ondoren, kurba karakteristikoetatik lorturiko emaitzetatik abiatuz, iturkuntza abiadura minimoa aurresateko korrelazio enpirikoak lortu dira konfigurazio bakoitzerako. Bukatzeko, operazio egonkorrerako mugak definitu eta aztertu dira konfigurazio bakoitzerako.Bestalde, abiadura handiko kamera bat erabiliz iturri ohantzearen gune guztietako solidoen abiadura puntuala neurtu da. Horretarako, gune dentso zein diluituetarako kode ezberdinak eraiki eta hauen errorea neurtu da. Ostean, konfigurazio ezberdinetarako solidoen abiaduraren profil erradialak zein axialak neurtu dira, eta datu hauen bidez iturgune/eraztungune zein iturriko nukleo/periferia interfasea mugatu da. Aipaturiko guztia gasaren abiadura eta solidoaren propietate (dentsitatea eta tamaina) ezberdinetarako burutu da