Desarrollo de una aplicación móvil para determinar el grado de fermentación de los granos de cacao (Theobroma Cacao L.) aplicando técnicas de visión artificial basadas en deep learning.

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dc.contributor.advisorCunuhay Cuchipe, Wilmer Clemente
dc.contributor.authorCalero Mora, Reymond Galo
dc.date.accessioned2022-05-11T13:51:51Z
dc.date.available2022-05-11T13:51:51Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionThe fermentation of cocoa beans (Theobroma cacao L.) is a critical process for the manufacture of chocolate, since fermentation influences the development of flavor, improving components such as free amino acids, peptides, and sugars. The degree of fermentation is determined by visual inspection of the changes in the internal color and texture of the grains, through the Cut Test (cut-test). The sensory profile is the way that human beings have to interpret the information that an object of the environment or the environment itself has through the nervous system, and therefore, produce an adaptive response to said environment. This visual grading system is the traditional method used today to assess the quality and acceptability of marketable cocoa. However, this approach is qualitative, tedious, and quite subjective, since it depends on the perception of the evaluator, it is very limited in the evaluation of defects and color of the cocoa beans. That is why this research aims to develop a mobile application that allows, quickly, easily, accurately, and at low cost to determine the degree of fermentation of cocoa beans, classifying them into various quality categories. Machine learning methodologies are defined as a set of competent techniques capable of automatically detecting patterns in data. Therefore, this degree work aims to develop a mobile application that classifies cocoa beans according to the degree of fermentation quality using artificial vision as a fast and accurate method. In this way, this application will provide a contribution to the community of farmers to detect the fermentation quality of their products without knowing in detail the characteristics that a cocoa bean presents according to its fermentation quality, saving time and money.es_ES
dc.description.abstractLa fermentación de los granos de cacao (Theobroma cacao L.) es un proceso crítico para la fabricación del chocolate, ya que la fermentación influye en el desarrollo del sabor, afectando componentes como aminoácidos libres, péptidos y azúcares. El grado de fermentación se determina mediante la inspección visual de los cambios en el color interno y la textura de los granos, a través de la Prueba de Corte (cut-test). El perfil sensorial es la forma que tienen los seres humanos de interpretar la información que tiene un objeto del entorno o el entorno mismo a través del sistema nervioso, y por tanto de producir una respuesta adaptativa a dicho entorno. Este sistema de clasificación visual es el método tradicional utilizado en la actualidad para evaluar la calidad y aceptabilidad del cacao comercializable. Sin embargo, este enfoque es cualitativo, tedioso y bastante subjetivo, ya que depende de la percepción del evaluador, es muy limitado en la evaluación de defectos y color de los granos de cacao. Es por esto que, esta investigación tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil que permita de manera rápida, sencilla, precisa y a bajo costo, determinar el grado de fermentación de los granos de cacao, clasificándolos en varias categorías de calidad. Las metodologías de aprendizaje automático se definen como un conjunto de técnicas competentes capaces de detectar de manera automática los patrones en los datos. Por lo tanto, este trabajo de titulación tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil que clasifique los granos de cacao según el grado de calidad de fermentación utilizando la visión artificial como un método rápido y preciso. De esta forma, esta aplicación brindará un aporte a la comunidad de agricultores a detectar la calidad de fermentación de sus productos sin conocer en detalles las características que presenta un grano de cacao según su calidad de fermentación, ahorrando tiempo y dinero.es_ES
dc.format.extent83 páginases_ES
dc.identifier.citationCalero Mora Reymond Galo, (2022); Desarrollo de una aplicación móvil para determinar el grado de fermentación de los granos de cacao (Theobroma Cacao L.) aplicando técnicas de visión artificial basadas en deep learning. UTC. La Mana. 83 p.es_ES
dc.identifier.issnUTC-PIM-000416
dc.identifier.urihttp://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/8436
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEcuador : La Mana : Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectTHEOBROMA CACAOes_ES
dc.subjectDEEP LEARNINGes_ES
dc.subjectFERMENTACIÓN CACAOes_ES
dc.subjectVISIÓN ARTIFICIALes_ES
dc.subject.otherSISTEMAS DE INFORMACIÓNes_ES
dc.titleDesarrollo de una aplicación móvil para determinar el grado de fermentación de los granos de cacao (Theobroma Cacao L.) aplicando técnicas de visión artificial basadas en deep learning.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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