Muñoz Quiñones, Gerardo AlcidesBorrero Becerra, Juan CamiloDiaz Molano, Camilo Antholyn2016-10-032016-10-032016-09-19http://hdl.handle.net/11349/3824Se desarrolló un sistema de procesamiento digital de imágenes para la clasificación de granos de café seco, en 5 tipos, dependiendo de sus defectos físicos. Para la caracterización de la forma, el color y la textura de un grano de café, se extrajeron 63 características conocidas en la literatura, y se propusieron algunas características más. Usando la correlación, se redujeron las características con las cuales se evaluaron cuatro técnicas de clasificación: Perceptrón multicapa, Bayesiano, Maquina de soporte vectorial y árbol de decisión J48. Con el clasificador Perceptrón multicapa se obtuvo el mejor resultado con un error de clasificación del 5,48%.Development of a digital image processing for sorting dry coffee beans into 5 types, depending on their physical defects. To characterize the shape, color and texture of a coffee bean, 63 features known in the literature were extracted, and a few more features proposed. Using the correlation of the characteristics, it was reduced and this was apply to four classification techniques: Multilayer Perceptron, Bayes, support vector machine and decision tree J48. Multilayer Perceptron classifier get the best result with a classification error of 5.48% was obtained.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/CaracterizaciónCaféDefectosSegmentaciónImágenesClasificacióninfo:eu-repo/semantics/openAccessCharacterizationCoffeeDefectsSegmentationImagesClassificationAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/bachelorThesis