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Determination of the geographical origin of two coffee varieties by NIR spectroscopy [Determinación del origen geográfico de dos variedades de café mediante espectroscopia NIR]
dc.contributor.author | Oblitas-Cruz, Jimy | |
dc.contributor.author | Cieza-Rimarachin, Yuleyci | |
dc.contributor.author | Castro-Silupu, Wilson | |
dc.date.accessioned | 2022-08-05T15:13:38Z | |
dc.date.available | 2022-08-05T15:13:38Z | |
dc.date.issued | 2021-09-08 | |
dc.identifier.citation | Oblitas, J., Cieza, Y., & Castro, W. (2021). Determination of the geographical origin of two coffee varieties by NIR spectroscopy [Determinación del origen geográfico de dos variedades de café mediante espectroscopia NIR]. Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology, (111). http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.111 | es_PE |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11537/31098 | |
dc.description.abstract | The objective was to implement a non-invasive classification system for green coffee beans by using near-infrared spectroscopy (NIR) and multivariate data analysis. For this, 4 types of coffee were analyzed, according to variety and geographical location. The samples were repeated 5 times. The observed NIR spectrum was absorbance in the range of 1100 and 2500 nm. In order to reduce the data, the analysis of main components was used by testing 24 classification models, from which the one that reached the highest level of precision was the Linear Support Vector Machine (SVM) algorithm, reaching 98.8%, achieving fairly satisfactory discrimination with values of PC1 (97.9%), PC2 (1.9%) and PC3 (0.1%), reaching a total cumulative variation of the contribution of the first 3 PCs of 99.9%. These values demonstrated that NIR spectroscopy is a valid alternative for classification by geographical origin and variety of green coffee beans. | es_PE |
dc.description.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 | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | LACCEI | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | * |
dc.source | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UPN | es_PE |
dc.subject | Café | es_PE |
dc.subject | Geografía | es_PE |
dc.subject | Espectroscopia | es_PE |
dc.subject | Green coffee beans | es_PE |
dc.subject | Geographical origin | es_PE |
dc.title | Determination of the geographical origin of two coffee varieties by NIR spectroscopy [Determinación del origen geográfico de dos variedades de café mediante espectroscopia NIR] | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_PE |
dc.publisher.country | US | es_PE |
dc.identifier.journal | Proceedings of the LACCEI International Multi-conference for Engineering, Education and Technology | es_PE |
dc.description.peer-review | Revisión por pares | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_PE |
dc.description.sede | Cajamarca | es_PE |
dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.111 |