Predicción del índice de madurez del pepino (cucumis sativus l) mediante la aplicación de la inteligencia artificial - Mejia Bermeo, Nathaly Gissela; Yanangómez Romero, Dayanara Ibeth (My University, 2024)
Cucumber (Cucumis sativus L.) is a globally consumed vegetable and is highly valued in the food industry. However, its quality largely depends on its physicochemical properties, such as texture, soluble solids, pH, and acidity, which are gradually affected by internal and external factors, including temperature, humidity, and storage time. This study aims to predict the physicochemical changes in cucumber (Cucumis sativus L.) through the application of machine learning. The methodology involved physicochemical analyses of the vegetable and image capture for maturity determination. The study was conducted using Google Colab with Python, leveraging specialized libraries such as TensorFlow and Keras, along with complementary tools from scikit-learn and Matplotlib. Deep neural networks with convolutional layers were implemented for feature extraction, incorporating pooling techniques to reduce image dimensions. The model was trained over 30 epochs, with hyperparameter tuning to optimize accuracy. Model performance evaluation was conducted using a confusion matrix, enabling the determination of the effectiveness of the algorithm in classifying the maturity index (IM, M). To statistically validate the results of the chemical properties, a T-student test was applied for independent samples with a significance level of α = 0.05, establishing a cutoff point based on a pH value of 4.68. The findings demonstrate the feasibility of using machine learning to monitor cucumber quality, providing a data-driven approach for optimizing post-harvest management.
El pepino (Cucumis Sativus L.) es una hortaliza que se consume a nivel global, por ende, es altamente valorada en el sector alimentario. Empero, la calidad depende, en su mayoría, por sus propiedades físico-químicas, tales como textura, sólidos solubles, pH y acidez, quienes gradualmente se ven afectadas por factores internos y externos como la temperatura, humedad y tiempo de almacenamiento. El objetivo de esta presente investigación es la predicción de los cambios fisicoquímicos del pepino (Cucumis Sativus L.) mediante la aplicación del aprendizaje automático (machine learning), cuyo método es los análisis fisicoquímicos de la hortaliza y la captura de imágenes para la determinación de la madurez. Por ende, se desarrolló a cabo en Google Colab utilizando Python, con el soporte de bibliotecas especializadas como TensorFlow y Keras, así como herramientas complementarias de scikit-learn y Matplotlib, en donde se emplearon redes neuronales profundas con capas convolucionales para la extracción de características, aplicando técnicas de pooling para la reducción de dimensiones de las imágenes capturadas. Este entrenamiento se ejecutó con un total de 30 épocas (epochs), ajustando hiperparámetros para optimizar la precisión del modelo. Posteriormente, la evaluación del rendimiento se realizó mediante una matriz de confusión, permitiendo determinar la efectividad del algoritmo en la clasificación del índice de madurez (IM, M). Para validar estadísticamente los resultados de las propiedades químicas, se aplicó una prueba de hipótesis (Prueba T-student) para muestras independientes con un nivel de significancia α = 0,05, estableciendo un punto de corte basado en un pH de 4,68.
Keywords: PEPINO; PROPIEDADES FISICOQUÍMICAS; APRENDIZAJE AUTOMÁTICO; DEEP LEARNING; REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES; ESTADÍSTICA