Efecto de diferentes combinaciones de parámetros de tamaño y forma en el porcentaje de error de la clasificación de elementos estructurales en tejido vegetal de Cucurbita pepo L. ‘Calabaza’, utilizando redes neuronales probabilísticas
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.n78a04Palabras clave:
parámetros de tamaño y forma, redes neuronales probabilísticas, combinaciónResumen
Se procedió a determinar la combinación óptima de parámetros de tamaño y forma a fin de obtener la clasificación de elementos estructurales con el menor porcentaje de error. Para este efecto se procedió a utilizar secuencias lógicas y una serie de micrografías de tejido de Cucurbita pepo L.‘calabaza’ a partir de las cuales se determinaron y clasificaron manualmente los elementos estructurales en tres diferentes clases (células, espacios intercelulares y elementos no reconocibles). De cada elemento se determinaron ocho parámetros de tamaño y forma (área, diámetro equivalente, longitud eje mayor, longitud eje menor, perímetro, redondez, elongación, compactación), se elaboró una secuencia lógica para determinar la combinación de parámetros que generaba el menor error en la clasificación de los elementos microestructurales, mediante comparación con la clasificación manual y se determinó con este proceso que el mínimo porcentaje de error fue 12,7%, mediante el uso de los parámetros de eje mayor, eje menor, perímetro y redondez.
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N. Acevedo, V. Briones, P. Buera and J. Aguilera, “Microstructure affects the rate of chemical, physical and color changes during storage of dried apple discs”, Journal of Food Engineering, vol. 85, no. 2, pp. 222- 231, 2008.
O. Fennema, S. Damodaran and K. Parkin, Food chemistry, 4th ed. Florida, USA: CRC Press, 2008.
P. Fito, M. LeMaguer, N. Betoret and P. Fito, “Advanced food process engineering to model real foods and processes: The ‘SAFES’ methodology”, Journal of Food Engineering, vol. 83, no. 2, pp. 173-185, 2007.
L. Mayor, J. Pissarra and A. Sereno, “Microstructural changes during osmotic dehydration of parenchymatic pumpkin tissue”, Journal of Food Engineering, vol. 85, no. 3, pp. 326-339, 2008.
P. Fito, “Modelos de relaciones estructura-propiedadproceso en alimentos reales. Herramientas y aplicaciones”, in VIII Iberoamerican Congress of Food Engineering (CIBIA), Lima, Perú, 2011.
L. Seguí, P. Fito and P. Fito, “A study on the rehydration ability of isolated apple cells after osmotic dehydration treatments”, Journal of Food Engineering, vol. 115, no. 2, pp. 145-153, 2013.
L. Seguí, P. Fito and P. Fito, “Analysis of structureproperty relationships in isolated cells during OD treatments. Effect of initial structure on the cell behaviour”, Journal of Food Engineering, vol. 99, no. 4, pp. 417-423, 2010.
J. Aguilera, D. Stanley and K. Baker, “New dimensions in microstructure of food products”, Trends in Food Science & Technology, vol. 11, no. 1, pp. 3-9, 2000.
L. Mayor, J. Pissarra and A. M. Sereno, “Microstructural changes during osmotic dehydration of parenchymatic pumpkin tissue”, Journal of Food Engineering, vol. 85, no. 3, pp. 326-339, 2008.
W. Castro, L. Mayor, L. Segui and P. Fito, “Aplicación de redes neuronales a la clasificación de elementos estructurales en micrografias de tejido vegetal”, VIII Iberoamerican Congress of Food Engineering (CIBIA), Lima, Perú, 2011.
H. Mebatsion, P. Verboven, Q. Ho, B. Verlinden and B. Nicolaï, “Modelling fruit (micro)structures, why and how?”, Trends in Food Science & Technology, vol. 19, no. 2, pp. 59-66, 2008.
J. Barat, P. Fito and A. Chiralt, “Modeling of simultaneous mass transfer and structural changes in fruit tissues”, Journal of Food Engineering, vol. 49, no. 2-3, pp. 77-85, 2001.
N. Mavroudis, P. Dejmek and I. Sjöholm, “Osmotic treatment-induced cell death and osmotic processing kinetics of apples with characterised raw material properties”, Journal of Food Engineering, vol. 63, no. 1, pp. 47-56, 2004.
L. Mayor, R. Cunha and A. Sereno, “Relation between mechanical properties and structural changes during osmotic dehydration of pumpkin”, Food Research International, vol. 40, no. 4, pp. 448-460, 2007.
A. Nieto, D. Salvatori, M. Castro and S. Alzamora, “Structural changes in apple tissue during glucose and sucrose osmotic dehydration: shrinkage, porosity, density and microscopic features”, Journal of Food Engineering, vol. 61, no. 2, pp. 269-278, 2004.
L. Mayor, R. Moreira and A. Sereno, “Shrinkage, density, porosity and shape changes during dehydration of pumpkin (Cucurbitapepo L.) fruits”, Journal of Food Engineering, vol. 103, no. 1, pp. 29-37, 2011.
C. Du and D. Sun, “Learning techniques used in computer vision for food quality evaluation: a review”, Journal of Food Engineering, vol. 72, no. 1, pp. 39- 55, 2006.
A. Mizushima and R. Lu, “An image segmentation method for apple sorting and grading using support vector machine and Otsu’s method”, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 94, pp. 29-37, 2013.
A. Fernandes et al., “Comparison between neural networks and partial least squares for intra-growth ring wood density measurement with hyperspectral imaging”, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 94, pp. 71-81, 2013.
M. El-Bakry and J. Sheehan, “Analysing cheese microstructure: A review of recent developments”, vol. 125, pp. 84-96, 2014.
M. Omid, M. Khojastehnazhand and A. Tabatabaeefar, “Estimating volume and mass of citrus fruits by image processing technique”, Journal of Food Engineering, vol. 100, no. 2, pp. 315-321, 2010.
K. Daqrouq and T. Tutunji, “Speaker identification using vowels features through a combined method of formants, wavelets, and neural network classifiers”, Applied Soft Computing, vol. 27, pp. 231-239, 2015.
K. Nakano, “Application of neural networks to the color grading of apples”, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 18, no. 2-3, pp. 105-116, 1997.
F. Pernkopf and M. Wohlmayr, “Stochastic marginbased structure learning of Bayesian network classifiers”, Pattern Recognition, vol. 46, no. 2, pp. 464- 471, 2013.
T. Brosnan and D. Sun, “Improving quality inspection of food products by computer vision––a review”, Journal of Food Engineering, vol. 61, no. 1, pp. 3-16, 2004.
S. Alacalı, B. Akbaş and B. Doran, “Prediction of lateral confinement coefficient in reinforced concrete columns using neural network simulation”, Applied Soft Computing, vol. 11, no. 2, pp. 2645-2655, 2011.
F. Fernández, C. Hervás, P. Gutiérrez and M. Carbonero, “Evolutionary -Gaussian radial basis function neural networks for multiclassification”, Neural Networks, vol. 24, no. 7, pp. 779-784, 2011.
W. Huang, S. Oh and W. Pedrycz, “Design of hybrid radial basis function neural networks (HRBFNNs) realized with the aid of hybridization of fuzzy clustering method (FCM) and polynomial neural networks (PNNs)”, Neural Networks, vol. 60, pp. 166-181, 2014.
H. Demuth and M. Beale, Neural network toolbox for use with Matlab: User’s Guide, 1st ed. Natick, USA: MathWorks, Inc., 2002.
C. Du and D. Sun, “Automatic measurement of pores and porosity in pork ham and their correlations with processing time, water content and texture”, Meat Science, vol. 72, no. 2, pp. 294-302, 2006.
S. Kumar and G. Mittal, “Rapid detection of microorganisms using image processing parameters and neural network”, vol. 3, pp. 741-751, 2010.
B. Ozyildirim and M. Avci, “Generalized classifier neural network”, Neural Networks, vol. 39, pp. 18-26, 2013.
B. Zhang et al., “Principles, developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables: A review”, Food Research International, vol. 62, pp. 326-343, 2014.
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