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dc.contributor.authorOblitas-Cruz, Jimy
dc.contributor.authorMiano, Alberto Claudio
dc.contributor.authorTerrones, Gilmer
dc.date.accessioned2022-08-05T15:38:45Z
dc.date.available2022-08-05T15:38:45Z
dc.date.issued2021-09-08
dc.identifier.citationOblitas, J., Miano, A., & Terrones, G. (2021). Terahertz time-domain spectroscopy for the classification of mature cheese [Espectroscopía de terahercios en el dominio del tiempo para la clasificación de queso madurado]. Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology, (59). http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.59es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11537/31099
dc.description.abstractTerahertz time-domain spectroscopy is a useful technique to determine some physical characteristics of materials, which is based on the selective frequency absorption of a broadspectrum electromagnetic pulse. In order to investigate the potential of this technology to classify maturity states of Gruyere-type cheese, terahertz spectra (0.5-10 THz) of 4 samples of cheese made in the livestock area of Cajamarca - Peru were examined during 60 days. The acquired data matrices were analyzed with the application of MATLAB 2019b where absorbance curves were obtained and maturity states were classified by testing 24 classifier models, achieving differences of around 90%, obtained by the Gaussian SVM Algorithm Model with a 0.35 Kernel Scale and a multiclass method one vs one. It was concluded that the combined processing and classification of images obtained from Terahertz time-domain spectroscopy and the use of machine learning algorithms can be used to classify the different maturity states of cheeses.es_PE
dc.description.abstractLa espectrometría THz en el dominio del tiempo es una técnica útil para determinar algunas características físicas de los materiales, la cual está basada en la absorción selectiva de frecuencias de un pulso electromagnético de amplio espectro. Con el fin de investigar el potencial de esta tecnología para clasificar los estados de madurez de queso tipo Gruyere, se examinaron los espectros de terahercios (0.5-10 THz) de 4 muestras de queso elaborados en la Zona ganadera de Cajamarca – Perú, durante 60 días. Las matrices de datos adquiridas se analizaron con la aplicación de MATLAB 2019b donde se obtuvo las curvas de absorbancia y se clasifico los estados de madurez probando 24 modelos de clasificadores, logrando diferenciaciones de alrededor de 90% obtenida por el modelo de algoritmo de SVM de gauss con una escala de kernel de 0.35 y un método multiclase uno contra uno. Se concluyó que el procesamiento combinado y la clasificación de imágenes obtenidas de la espectroscopia en el dominio del tiempo de Terahercios y el uso de algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para clasificar los diferentes estados de madurez de los quesos.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherLACCEIes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPNes_PE
dc.subjectQuesoes_PE
dc.subjectEspectroscopiaes_PE
dc.subjectTiempoes_PE
dc.subjectCaracterísticas físicases_PE
dc.subjectMaduración de quesoes_PE
dc.titleTerahertz time-domain spectroscopy for the classification of mature cheese [Espectroscopía de terahercios en el dominio del tiempo para la clasificación de queso madurado]es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_PE
dc.publisher.countryUSes_PE
dc.identifier.journalProceedings of the LACCEI International Multi-conference for Engineering, Education and Technologyes_PE
dc.description.peer-reviewRevisión por pareses_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_PE
dc.description.sedeCajamarcaes_PE
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.59


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