La madurez afecta al rendimiento, la calidad y el valor económico de las hojas de tabaco. La discriminación del nivel de madurez de la hoja es un paso importante en la recolección manual. Sin embargo, el juicio de madurez de las hojas frescas de tabaco mediante la evaluación visual del cultivador es subjetivo, lo que puede provocar pérdidas de calidad y precios bajos. Por lo tanto, en este estudio se propone una técnica discriminante objetiva y fiable para el nivel de madurez de la hoja de tabaco basada en espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) combinada con un enfoque de aprendizaje profundo de redes neuronales convolucionales (CNN). Para evaluar el rendimiento del modelo discriminante de madurez propuesto, se emplearon cuatro enfoques de clasificación multiclase convencionales -K-nearest neighbor (KNN), red neuronal de retropropagación (BPNN), máquina de vectores de soporte (SVM) y máquina de aprendizaje extremo (ELM)- para un análisis comparativo de tres categorías (posición superior, media e inferior) de hojas de tabaco. Los resultados experimentales mostraron que los modelos discriminantes CNN eran capaces de clasificar con precisión el nivel de madurez de las hojas de tabaco para los tres conjuntos de datos anteriores con una precisión del 96,18%, 95,2% y 97,31%, respectivamente. Además, los modelos CNN con gran capacidad de extracción de características y aprendizaje fueron superiores a los modelos KNN, BPNN, SVM y ELM. Por lo tanto, la espectroscopia NIR combinada con CNN es una alternativa prometedora para superar las limitaciones de la evaluación sensorial para el reconocimiento del nivel de madurez de la hoja de tabaco. El desarrollo de un modelo de distinción de madurez puede proporcionar un medio auxiliar preciso, fiable y científico para la recolección de hojas de tabaco.
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