dc.contributor.author |
Sarria-González, Juan Camilo |
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dc.contributor.author |
Ivorra-Martínez, Eugenio |
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dc.contributor.author |
Girón-Hernández, Joel |
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dc.date.accessioned |
2019-08-26T11:32:19Z |
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dc.date.available |
2019-08-26T11:32:19Z |
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dc.date.issued |
2019-01 |
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dc.identifier.citation |
SARRIA-GONZÁLEZ, J. C.; IVORRA-MARTINEZ, E.; GIRÓN-HERNÁNDEZ, J. Control of the coffee roasting stage using artificial vision techniques. Coffee Science, Lavras, v. 14, n. 1, p. 33-37, jan./mar. 2019. |
pt_BR |
dc.identifier.issn |
1984-3909 |
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dc.identifier.uri |
http://dx.doi.org/10.25186/cs.v14i1 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/12070 |
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dc.description.abstract |
Artificial vision techniques were used to evaluate its application in the control of the coffee roasting stage. Coffee samples of Colombia and Castillo varieties were obtained and analyzed by comparing images during the roasting stage. A one-way ANOVA analysis exhibited 94.28% of similarity of the coffee varieties studied; a multivariate analysis showed significant differences (p<0.05) for the time factor and its interaction with the variety factor, no differences were observed (p>0.05) for the coffee varieties. Additionally, a Principal Component, with two components demonstrated 90.77% of the variance by differentiating the samples in the different roasting times. Therefore, the proposed technique could be used in the control of the coffee roasting stage. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Para avaliar o controle do estágio de torrefação de café, foram utilizadas técnicas de visão artificial e variedades de café, Colombia e Castillo, as quais foram analisadas através da comparação de imagens durante a torrefação. A análise de variância mostrou similaridade de 94,28% entre as variedades estudadas. A análise multivariada mostrou diferenças significativas (p<0,05) para o fator tempo e sua interação com o fator variedade, não foram observadas diferenças para as variedades de café (p>0,05). E ainda foi realizada uma análise de componentes principais. Com dois componentes principais, 94,23% da variância foi explicada pela discriminação das amostras nos tempos de torrefação. Ao que se conclui que a técnica proposta pode ser uma ferramenta no controle do estágio de torrefação de café. |
pt_BR |
dc.format |
pdf |
pt_BR |
dc.language.iso |
en |
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dc.publisher |
Editora UFLA |
pt_BR |
dc.relation.ispartofseries |
Coffee Science:v.14,n.1; |
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dc.rights |
Open Access |
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dc.subject |
Variedade Colombia |
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dc.subject |
Variedade Castillo |
pt_BR |
dc.subject |
Espectro visível |
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dc.subject.classification |
Cafeicultura::Colheita, pós-colheita e armazenamento |
pt_BR |
dc.title |
Control of the coffee roasting stage using artificial vision techniques |
pt_BR |
dc.title |
Controle do estágio de torrefação de café através de técnicas de visão artificial |
pt_BR |
dc.type |
Artigo |
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