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Sandoval Niño, Zulma Liliana; Prieto Ortiz, Flavio Augusto CARACTERIZACIÓN DE CAFÉ CEREZA EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL Revista Facultad Nacional de Agronomía - Medellín, vol. 60, núm. 2, 2007, pp. 41054127 Universidad Nacional de Colombia Medellín, ColombiaDisponible en: http://redalyc.uaemex.mx/src/inicio/ArtPdfRed.jsp?iCve=179914078015

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TÉCNICAS CARACTERIZACIÓN DE CAFÉ CEREZA EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL
Zulma Liliana Sandoval Niño1 y Flavio Augusto Prieto Ortiz2 ____________________________________________________________

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RESUMEN Se desarrolló un sistema de visión artificial para la clasificación de frutos de café en once categorías dependiendo de su estado demadurez. Para la descripción de la forma, el color y la textura de cada fruto de café se extrajeron 208 características. La reducción del conjunto de características de 208 a 9 se hizo con base en los resultados de dos métodos de selección de características, uno univariado y otro multivariado. Las características seleccionadas corresponden a 4 características de textura, 3 de color y 2 de forma. Esteconjunto final de características se evaluó en dos técnicas de clasificación: Bayesiano y redes neuronales. Con el clasificador Bayesiano se obtuvo un error de clasificación del 5,43% y requirió un tiempo de clasificación de 5,5 ms, mientras que usando redes neuronales el error de clasificación fue de 7,46%, pero disminuyó el tiempo de clasificación a 0,8 ms.
Palabras claves: Reconocimiento depatrones, café, clasificación de patrones, procesamiento claves digital de imágenes. ____________________________________________________________

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ABSTRACT AN ARTIFICIAL VISION SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF COFFEE BEANS An artificial vision system for classification of coffee beans, in eleven categories, according to its state of maturity was developed. Thedescription of the coffee beans was done by using 208 characteristics (form, color and texture characteristics). The reduction of the set of characteristics from 208 to 9 was done by using two methods of characteristic selection. The final set of characteristics is composed by 4 texture characteristics, 3 color characteristics and 2 shape characteristics. This final set was evaluated in two classifiers: TheBayesian and a neuronal networks classifier. The classification error obtained by the Bayesian classifier was 5,43%, it required 5,5 ms for the classification process, while the error obtained by neuronal networks classifier was 7,46% and the classification time decreased to 0,8 ms.
words: Key words Pattern recognition, coffee, pattern classification, digital image processing.
ProfesoraAsociada. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Cra. 18 N° 22-00. Duitama, Colombia. 2 Profesor Asociado. Universidad Nacional de Colombia, Sede Manizales. Facultad de Ingeniería y Arquitectura. Carrera 27, No. 64-60, Manizales, Colombia. Recibido: Junio 8 de 2007; aceptado: septiembre 25 de 2007.
1

Rev.Fac.Nal.Agr.Medellín.Vol.60,No.2. p.4105-4127.2007

.Sandoval, Z.L. Prieto, F.A.

La calidad del café colombiano es reconocida mundialmente y ha sido apreciada por los países consumidores como una de las mejores dentro de los cafés arábicos. La alta calidad del café colombiano es el resultado de las variedades que se cultivan, de la oferta ambiental y de suelos, y principalmente de la recolección. La recolección se hace de forma manual y...