Discriminación varietal de cortes de mango (Mangifera indica) usando perfiles espectrales y sistemas expertos

Abstract

El objetivo de esta investigación fue determinar si existe diferencia en la precisión de discriminación varietal de cortes de mango (Mangifera indica) usando perfiles espectrales y sistemas expertos. Se recolectaron mangos de nueve variedades diferentes de mango en campos de cultivo de Tambogrande-Piura, de los cuales se obtuvo de 241 cortes. Seguidamente, se midieron los grados brix del total de muestras mediante refractrometría y luego se escanearon los cortes de mango usando un sistema de imágenes hiperespectrales Vis-NIR (400 nm. a 1000 nm) en modo reflectancia, por el método de barrido lineal. La reflectancia fue corregida con imágenes de referencia oscuro y blanco, luego se extrajo la región de interés (ROI, por sus siglas en inglés) aplicando la técnica de umbralizado y se extrajeron los perfiles medios suavizados con el filtro Savitzky-Golay de segundo orden y 11 pasos. Posteriormente, se implementaron tres modelos de clasificación incluidos; análisis discriminante lineal (ADL), máquina de soporte vectorial (MSV) y discriminante subespacial (DS), con 20 repeticiones y validación cruzada (K-fold = 5). Los resultados mostraron que el mejor desempeño fue obtenido por DS (Acc = 0.98 ± 0.01; medida F = 0.97 ± 0.008), seguido de MSV (Acc = 0.80 ± 0.04; medida F = 0.79 ± 0.014) y por último el ADL (Acc = 0.77 ± 0.021; medida F = 0.76 ± 0.025). Por tanto, se evidencia que es existe diferencia en las métricas de clasificación varietal de cortes de mango, con rendimientos de hasta 98% demostrando el gran potencial de la técnica HSI acoplada a sistemas expertos.