Publicación:
Fruit rrpeness identification with artificial neural networks - A review

dc.creatorFigueredo-Ávila, Gustavo Andrés
dc.creatorBallesteros-Ricaurte, Javier Antonio
dc.date2016-01-01
dc.date.accessioned2024-07-05T18:11:25Z
dc.date.available2024-07-05T18:11:25Z
dc.descriptionThe application of Artificial Neural Networks (ANNs) and artificial vision has received more and more acceptance in the food industry. These techniques prioritize the classification, pattern recognition, and prediction of the harvests and physical changes in the products. In order to understand the impact of these techniques, this article defines the concept of neural network and describes its main characteristics and models; and, on the other hand, defines the concept of digital imagery processing and its different stages, Complementarily, this review presents an overview of fruit inspection (focused on Colombia) and its techniques, and specifies and orders by application area different works in which ANNs techniques and artificial vision have been applied in the food industry. Finally, the impact of both techniques in the classification, pattern recognition and prediction in alimentary products area is conclusively identified.en-US
dc.descriptionLa aplicación de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y de la visión artificial tiene cada vez más acogida en la industria de productos alimenticios, estas técnicas priorizan la clasificación, el reconocimiento de patrones y la predicción de las cosechas y de los cambios físicos de sus productos. En este artículo se define el concepto de red neuronal y se describen sus principales características y modelos, y, por otro lado, se define el concepto de procesamiento de imágenes digitales y las diferentes etapas que lo componen. Complementariamente, se exponen las generalidades de la inspección de frutas (enfocada en Colombia) y sus técnicas. Finalmente, se especifican diferentes trabajos en los que se aplicaron técnicas de RNA y visión artificial en el campo de los productos alimenticios, dispuestos por áreas de  aplicación, y se identifica de manera concluyente el impacto que estas dos técnicas tienen para la clasificación, el reconocimiento de patrones y la predicción en el sector de productos alimenticios.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_agricultura/article/view/4811
dc.identifier10.19053/01228420.4811
dc.identifier.urihttps://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/10569
dc.languagespa
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiaen-US
dc.relationhttps://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_agricultura/article/view/4811/3877
dc.rightsCopyright (c) 2016 CIENCIA Y AGRICULTURAen-US
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceCiencia y Agricultura; Vol. 13 No. 1 (2016); 117-132en-US
dc.sourceCiencia y Agricultura; Vol. 13 Núm. 1 (2016); 117-132es-ES
dc.source2539-0899
dc.subjectartificial neural networks (ANN)en-US
dc.subjectfood inspectionen-US
dc.subjectimage processingen-US
dc.subjectrecognition of objects.en-US
dc.subjectinspección de alimentoses-ES
dc.subjectprocesamiento de imágeneses-ES
dc.subjectreconocimiento de objetoses-ES
dc.subjectRedes Neuronales Artificiales (RNA)es-ES
dc.titleFruit rrpeness identification with artificial neural networks - A reviewen-US
dc.titleIdentificación del estado de madurez de las frutas con redes neuronales artificiales, una revisiónes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeinvestigationen-US
dspace.entity.typePublication

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