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Determinación Del Origen Geográfico De Dos Variedades De Café Mediante Espectroscopia Nir

Published in: Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development. Leveraging emerging technologies to construct the future: Proceedings of the 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology
Date of Conference: July 19-23, 2021
Location of Conference: Virtual
Authors: Jimy Oblitas (Universidad Privada del Norte, PE)
Yuleyci Cieza (Universidad Nacional de Cajamarca, PE)
Wilson Castro (Universidad Nacional de la Frontera, PE)
Full Paper: #111

Abstract:

El objetivo fue implementar un sistema de clasificación no invasivo de granos de café verde haciendo uso de la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) y el análisis de datos multivariados. Para ello se analizó 4 clases de café, de acuerdo a variedad y ubicación geográfica. Las muestras fueron repetidas 5 veces. El espectro NIR observado fue la absorbancia en el rango de 1100 y 2500 nm. Para poder reducir los datos se usó el análisis de componentes principales probando 24 modelos de clasificación, del cual el que alcanzó el mayor nivel de precisión fue el algoritmo tipo Support vector machine (SVM) del tipo lineal, alcanzado un 98.8%, logrando una discriminación bastante satisfactoria con valores de PC1 (97,9%), PC2 (1,9%) y PC3 (0,1%), alcanzando una variación total acumulada de la contribución de los primeros 3 PC del 99,9%. Estos valores demostraron que la espectroscopia NIR es una alternativa válida para clasificación por origen geográfico y variedad de granos de café verde