Se investigó la posibilidad de utilizar la técnica espectroscópica de transmisión visible/infrarrojo cercano (Vis/NIR) en la región de 513850nm, junto con el análisis discriminante lineal de mínimos cuadrados parciales (PLS-LDA) y otros métodos quimiométricos para clasificar papas con corazón negro. Se comparó el rendimiento de discriminación de diferentes métodos de corrección morfológica, incluyendo corrección de peso, corrección de altura y corrección de volumen. Los resultados mostraron que la transmitancia corregida por altura tiene el mejor rendimiento, con una tasa de éxito del 97.11% tanto en los conjuntos de calibración como de validación. De las 1800 longitudes de onda, solo seis longitudes de onda (711, 817, 741, 839, 678 y 698nm) fueron seleccionadas como las longitudes de onda óptimas para la discriminación de tubérculos con corazón negro basada en análisis de componentes principales (PCA). El análisis de datos mostró que la t
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Diversidad genética del café arábica (Coffea arabica L.) en Nicaragua estimada mediante marcadores de microsatélites.
Artículo:
Alineación de células musculares lisas y control del fenotipo mediante fibras de policaprolactona hilada para la siembra de vasos sanguíneos de ingeniería tisular
Artículo:
Efecto de los iones de litio en el tamaño, la forma y la distribución de las nanopartículas de cobre
Artículo:
Un marco de fusión profunda de dos flujos para la clasificación de escenas aéreas de alta resolución
Artículo:
Análisis semántico emocional difuso y anotación automatizada de imágenes de escenas
Artículo:
Análisis ABC en la gestión de inventarios : aplicación de la metodología en un caso específico
Artículo:
Metodología six-sigma : calidad Industrial
Artículo:
Aplicación de seis sigmas integradas con AMEF y QFD en el proceso de fabricación y distribución de muebles
Artículo:
Mejora de procesos de producción a través de la gestión de riesgos y herramientas estadísticas