Sistema de clasificación de granos de cacao mediante inteligencia artificial y análisis sensorial electrónico

Gallo Nieves, Martin; Flórez Martínez, Alexander; Gallo Nieves, Martin; Flórez Martínez, Alexander

Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/75066

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.creator	Gallo Nieves, Martin	es
dc.creator	Flórez Martínez, Alexander	es
dc.creator	Gallo Nieves, Martin	en
dc.creator	Flórez Martínez, Alexander	en
dc.date	2025-10-10	-
dc.date.accessioned	2025-10-21T20:30:01Z	-
dc.date.available	2025-10-21T20:30:01Z	-
dc.identifier	https://publicaciones.unad.edu.co/index.php/wpecbti/article/view/10017	-
dc.identifier	10.22490/ECBTI.10017	-
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/75066	-
dc.description	La calidad del grano de cacao constituye un factor determinante en la industria alimentaria, al incidir directamente en atributos organolépticos como el sabor, aroma y textura de los productos derivados. Tradicionalmente, la evaluación de esta calidad ha estado sujeta a procesos manuales y subjetivos, dependientes de la experiencia de catadores, lo cual genera variaciones significativas en los resultados y limita la eficiencia en la cadena de valor. Frente a este reto, el presente trabajo propone un sistema inteligente de evaluación de la calidad del grano de cacao basado en algoritmos de inteligencia artificial, con el fin de garantizar mayor objetividad, precisión y escalabilidad en el proceso de clasificación. El sistema se estructura en cuatro fases principales: i) obtención de muestras de cacao seco y tostado, ii) adquisición de datos mediante sensores que capturan atributos físicos y químicos relevantes, iii) entrenamiento y clasificación de modelos de Machine Learning en MATLAB)	es
dc.description	The quality of cocoa beans is a determining factor in the food industry, as it directly influences organoleptic attributes such as flavor, aroma, and texture of derived products. Traditionally, the evaluation of cocoa quality has relied on manual and subjective processes, dependent on the expertise of tasters, which often leads to significant variations in results and limits efficiency along the value chain. To address this challenge, the present work proposes an intelligent system for evaluating cocoa bean quality based on artificial intelligence algorithms, aiming to ensure greater objectivity, accuracy, and scalability in the classification process. The system is structured into four main phases: (1) collection of dry and roasted cocoa samples, (2) data acquisition through sensors that capture relevant physical and chemical attributes, (3) training and classification of machine learning models in MATLAB).	en
dc.format	application/pdf	-
dc.language	spa	-
dc.publisher	Sello Editorial UNAD	es
dc.relation	https://publicaciones.unad.edu.co/index.php/wpecbti/article/view/10017/7953	-
dc.rights	Derechos de autor 2025 Documentos de Trabajo ECBTI	es
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0	es
dc.source	Documentos de Trabajo ECBTI; Vol. 6 Núm. 1 (2025)	es
dc.subject	cacao	es
dc.subject	calidad	es
dc.subject	inteligencia artificial	es
dc.subject	redes neuronales	es
dc.subject	nariz electrónica	es
dc.subject	Cocoa	en
dc.subject	quality	en
dc.subject	artificial intelligence	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	electronic nose	en
dc.subject	classification	en
dc.title	Sistema de clasificación de granos de cacao mediante inteligencia artificial y análisis sensorial electrónico	es
dc.title	Cocoa bean classification system using artificial intelligence and electronic sensory analysis	en
dc.type	info:eu-repo/semantics/article	-
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	-
dc.type	Artículo revisado por pares	es
Appears in Collections:	Documentos de Trabajo ECBTI

Files in This Item:

There are no files associated with this item.

Show simple item record