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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Favret, Fabián, Eckert, Karina, Felten, Analía, Sanderg, Gabriela
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas yerba mate Neural nets análisis de imagen Patterns
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45324
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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

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