Reconocimiento de patrones mediante redes neuronales para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante y diferenciador de su calidad. El Código Alimentario Argentino establece que el porcentaje de palos en la yerba mate elaborada con palo no debe superar el 35 %. En la actualidad, la determinación del contenido de palo está dada oficialmente por la zaranda. La yerba mate triturada en la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja, sin embargo no es un método exacto ya que por la malla pueden pasar palos y astillas pequeñas del mismo. En el presente trabajo se plantea construir un modelo de sistema como contribución al control de calidad en la elaboración de yerba mate, específicamente a la determinación del nivel de contenido de palo. Se pretende obtener una mejora en los tiempos de los resultados, aumentando la eficacia y eficiencia en dicho proceso como así también una disminución de errores de precisión. Se propone utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para el reconocimiento de patrones en las imágenes digitalizadas para determinar el contenido de palo en la yerba mate.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Determinación del contenido de palo en la yerba mate mediante análisis de imágenes aplicando Naive Bayes

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante de su calidad. Actualmente, la determinación del contenido del mismo está dada oficialmente por la zaranda; un método no muy preciso, dónde la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja. Este trabajo propone un modelo para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate, mediante el algoritmo de clasificación Naive Bayes (NB) para el reconocimiento de patrones en imágenes digitalizadas. El prototipo incluye la preparación de las muestras, adquisición de las imágenes, extracción de las características mediante descriptores de imágenes, definición del conjunto de datos para los vectores de entrada, experimentos y análisis de los resultados obtenidos por NB. El modelo tuvo un correcto desempeño y se lo puede considerar un método confiable para la determinación del porcentaje de palos en la yerba mate.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Reconocimiento de patrones mediante redes neuronales para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante y diferenciador de su calidad. El Código Alimentario Argentino establece que el porcentaje de palos en la yerba mate elaborada con palo no debe superar el 35 %. En la actualidad, la determinación del contenido de palo está dada oficialmente por la zaranda. La yerba mate triturada en la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja, sin embargo no es un método exacto ya que por la malla pueden pasar palos y astillas pequeñas del mismo. En el presente trabajo se plantea construir un modelo de sistema como contribución al control de calidad en la elaboración de yerba mate, específicamente a la determinación del nivel de contenido de palo. Se pretende obtener una mejora en los tiempos de los resultados, aumentando la eficacia y eficiencia en dicho proceso como así también una disminución de errores de precisión. Se propone utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para el reconocimiento de patrones en las imágenes digitalizadas para determinar el contenido de palo en la yerba mate.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento de patrones mediante redes neuronales para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante y diferenciador de su calidad. El Código Alimentario Argentino establece que el porcentaje de palos en la yerba mate elaborada con palo no debe superar el 35 %. En la actualidad, la determinación del contenido de palo está dada oficialmente por la zaranda. La yerba mate triturada en la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja, sin embargo no es un método exacto ya que por la malla pueden pasar palos y astillas pequeñas del mismo. En el presente trabajo se plantea construir un modelo de sistema como contribución al control de calidad en la elaboración de yerba mate, específicamente a la determinación del nivel de contenido de palo. Se pretende obtener una mejora en los tiempos de los resultados, aumentando la eficacia y eficiencia en dicho proceso como así también una disminución de errores de precisión. Se propone utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para el reconocimiento de patrones en las imágenes digitalizadas para determinar el contenido de palo en la yerba mate.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Determinación del contenido de palo en la yerba mate mediante análisis de imágenes aplicando Naive Bayes

El contenido de palo en la yerba mate elaborada con palo es un factor determinante de su calidad. Actualmente, la determinación del contenido del mismo está dada oficialmente por la zaranda; un método no muy preciso, dónde la molienda fina que pasa la malla de la zaranda es considerada hoja. Este trabajo propone un modelo para la determinación del nivel de contenido de palo en la yerba mate, mediante el algoritmo de clasificación Naive Bayes (NB) para el reconocimiento de patrones en imágenes digitalizadas. El prototipo incluye la preparación de las muestras, adquisición de las imágenes, extracción de las características mediante descriptores de imágenes, definición del conjunto de datos para los vectores de entrada, experimentos y análisis de los resultados obtenidos por NB. El modelo tuvo un correcto desempeño y se lo puede considerar un método confiable para la determinación del porcentaje de palos en la yerba mate.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO