000			nam a22 7a 4500
999			_c48480 _d48480
005			20230905054702.0
008			230905e2023 ck a|||fsm||| 00| 0 spa d
040			_aCO-NeUS _bspa _erda
041			_aspa
100	1		_9155104 _aReina Hortúa, Edward _eaut
245	1	0	_aAplicación de espectroscopía infrarroja por transformada de fourier (FTIR) para generar un patrón de referencia con el fin de comparar y detectar posibles adulteraciones en muestras de café tostado y molido en supermercados locales del departamento del Huila y Colombia / _cEdward Reina Hortúa, Mariana Rojas Romero; Director Johan Julián Molina Mosquera, Juan Camilo Sarria González
256			_aDatos electrónicos (1 archivos:1385)
264	1		_aNeiva: _bUniversidad Surcolombiana, _c2023
300			_a1 CD-ROM (69 páginas); _bdiagramas, ilustraciones en general, tablas o cuadros; _c12 cm
336			_2rdacontent _atxt _btxt
337			_2rdamedia _ac _bcd
338			_2rdacarrier _acd _bcd
347			_2rda _atexto _bpdf
502			_aTesis _bIngeniero Electrónico _cUniversidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. _d2023
505			_aIntroducción -- 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
520			_a"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."
700	1		_9155105 _aRojas Romero, Mariana _eaut
700	1		_967693 _aMolina Mosquera, Johan Julián, _edrt
700	1		_9139075 _aSarria González, Juan Camilo, _edrt
082	0	4	_221 _aTh IE 401
650		0	_9155106 _aIngeniería Electrónica _xAnálisis Estadístico
650		0	_9155107 _aAplicación de Espectroscopia _xCafé Tostado y Molido _zDepartamento Huila - Colombia
942			_2Local _cCD _hTh IE 401 _kTh