Tesis Ingeniero Electrónico Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. 2023

Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Fundamentos básicos, adulteraciones de los alimentos, café calidad (especiales vs. Comerciales), diferencia entre café de especialidad y café comercial, evaluación sensorial, espectroscopia, principios de la espectroscopia infrarroja -- Grupos funcionales -- Inteligencia artificial, Machine Learning, métodos de clasificación Matlab -- Medidas estadísticas, medidas de centralización -- Materiales y métodos -- Muestras de café -- Análisis del espectro infrarrojo con FTIR -- Análisis sensorial -- Desarrollo del algoritmo de clasificación -- Análisis estadístico -- Resultados y discusión -- Resultados de encuestas virtual -- Resultados de análisis sensorial -- Resultados análisis FTIR -- Resultados algoritmo desarrollado -- Resultados estadísticos -- Conclusiones

"El objetivo de este proyecto es crear un algoritmo capaz de clasificar componentes del café tostado molido comercial consumido en el departamento del Huila realizando un análisis en el espectrómetro FTIR en donde se obtiene una gráfica por cada muestra de café y con el programa de ingeniería MATLAB se usan distintas herramientas para lograr dicha clasificación. Como objetivo adicional, se analizan las marcas de café comercial por un equipo de catadores semi-entrenados del Centro Surcolombiano de investigación en Café CESURCAFÉ para obtener un análisis más amplio sobre las características de este café. Este trabajo se realiza con el fin de buscar posibles adulteraciones en las muestras de café y suministrar información de la efectividad del método de espectroscopía infrarroja por Transformada de Fourier (FTIR) para encontrar dichas adulteraciones o características.
Para cumplir este propósito, se realiza una encuesta diligenciada por los consumidores locales. Se realizan varios análisis cuantitativos con el espectrómetro FTIR por marca de café que se obtuvo mediante la encuesta, para tener información espectral, es decir, las gráficas de absorbancia de las muestras. Se realiza un algoritmo de clasificación mediante técnicas de aprendizaje supervisado, con el fin de entrenar los modelos, se extraen las medidas estadísticas que representan cada muestra. Para la ejecución del modelo se usan los datos estadísticos, el 80% de resultados para entrenamiento y 20% de resultados para pruebas y tener un modelo entrenado capaz de realizar la clasificación, mostrando las etiquetas en la gráfica obtenida por el FTIR de los componentes del café por marca.
También se realiza una sesión para el análisis sensorial, donde se califica el café según sus características. Esto para tener una visión diferente a la técnica por computador que pueda identificar posibles adulteraciones o componentes del café comercial que pueden ser claves para reconocer el café de calidad.
Este proyecto representa una contribución en el conocimiento de los consumidores de dicho café, en donde el análisis investigativo es de gran importancia para demostrar si es recomendable para su consumo habitual. Además de su contribución en el campo tecnológico aplicando metodologías de inteligencia artificial para el desarrollo intelectual del departamento del Huila."