MODELOS MATEMÁTICOS DE DIFERENCIA DE COLOR CIELAB Y EL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES EN LA INDUSTRIA DE ALIMENTOS: YUCA (Manihot esculenta crantz)
La industria de alimentos puede aprovechar programas especializados caso procesos de evaluación sensorial con o sin instrumentos, en entornos donde se demandan métodos innovadores de procesamiento de imágenes digitales. Se busca incentivar la apropiación social del conocimiento, integrando el arte, la ciencia y la tecnología ayudados por áreas STEM +A y el análisis de datos. Chips de yuca se deshidrataron por microondas (70W, 280W, 490W y 700W). Se aplicó un diseño completamente al azar con arreglo factorial para evaluar el efecto del color (L*, a*, b*). Se muestra una ventana abierta que puede utilizarse satisfactoriamente para analizar la calidad de los alimentos a través del color. Se evidencia el impacto de nuevas aplicaciones de gestión de imágenes digitales y tecnologías de hardware en entornos informáticos (R, Matlab).
MODELOS MATEMÁTICOS DE DIFERENCIA DE COLOR CIELAB Y EL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES EN LA INDUSTRIA DE ALIMENTOS: YUCA (Manihot esculenta crantz)
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DOI: 10.22533/at.ed.3172112224062
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Palavras-chave: visión artificial, CIELAB, industria alimentaria
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Keywords: artificial vision, CIELAB, food industry
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Abstract:
The food industry can take advantage of specialized programs for sensory evaluation processes with or without instruments, in environments where innovative digital image processing methods are demanded. It seeks to encourage the social appropriation of knowledge, integrating art, science and technology aided by STEM + A areas and data analysis. Cassava chips were dehydrated by microwave (70W, 280W, 490W and 700W). A completely randomized design with factorial arrangement was applied to evaluate the effect of color (L *, a *, b *). An open window is displayed that can be successfully used to analyze food quality through color. The impact of new digital image management applications and hardware technologies in computing environments is evidenced (R, Matlab).
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Número de páginas: 4
- Fabián Ortega Quintana
- Melba Liliana Vertel Morinson
