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dc.contributor.authorCASTRILLON C., J.M.-
dc.contributor.authorSANZ U., J.R.-
dc.contributor.authorRAMOS G., P.J.-
dc.date.accessioned2019-04-08T21:03:22Z-
dc.date.available2019-04-08T21:03:22Z-
dc.date.issued2017-12-
dc.identifier.citationARCes_ES
dc.identifier.issn0120-0275-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10778/1081-
dc.description.abstractSe utilizaron técnicas de visión artificial para identificar los granos de café afectados mediana y ligeramente por la broca en el estado de café lavado; esta técnica puede usarse para la clasificación de café en una máquina electrónica, esto permitirá realizar además de la clasificación una mejora en los ingresos del caficultor. Se hicieron pruebas con un escáner y se implementó un sistema de visión artificial conformado por una cámara industrial de alta velocidad y un sistema de iluminación controlado, posteriormente se desarrolló un algoritmo para identificar las características de la afectación causada por el insecto.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.relation.ispartofseriesCenicafé 68(2):7-19. 2017.-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/-
dc.subjectPlagases_ES
dc.subjectInsectoses_ES
dc.subjectBrocaes_ES
dc.subjectHypothenemus hampeies_ES
dc.subjectFrutoses_ES
dc.subjectVisión artificiales_ES
dc.subjectIndice de infestaciónes_ES
dc.subjectARCes_ES
dc.titleAlgoritmo para la identificación de café lavado afectado por la broca del cafées_ES
dc.title.alternativeAlgorithm for the identification of washed coffee affected by coffee berry boreres_ES
dc.typeArticlees_ES
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