Predicción, usando imágenes hiperespectrales, del contenido de almidón en quesos frescos adulterados con harina de maíz

Simple item page
dc.contributor.advisorSiche Jara, Raúl Benito
dc.contributor.authorBarreto Alcántara, Abel Andree
dc.date.accessioned2016-11-03T21:18:01Z
dc.date.available2016-11-03T21:18:01Z
dc.date.issued2015
dc.descriptionThe aim of this study was to predict the cornmeal adulteration in cheese by hyperspectral imaging technique. Fresh cheese was prepared using milk with addition of cornmeal in concentrations of 0.0, 2.5, 7.5, 12.5, 17.5, 22.5 mg / ml of milk, obtaining final concentrations of starch 0,055, 2,656, 6,007, 7,946, 9,884 and 12,705 mg / g cheese; subsequently hyperspectral imaging in the range of 0 to 1200 nm, distributed in 150 bands were acquired. In order to perform the pre-processing of the images, they were developed and implemented in Matlab v. 2010ª script functions. Modeling starch content was performed by the method of partial least squares regression (PLSR), with 14 latent variables a correlation coefficient of cross validation (r2) of 0.992 was obtained. With wavelengths of 24, 272, 296, 312, 376, 392, 424, 496, 728, 840, 936, 928, 968, 984 and 1000 nm was obtained reduced model with a correlation coefficient (r2) of 0.917.es_ES
dc.description.abstractEl objetivo de este trabajo fue predecir la adulteración por harina de maíz en queso fresco mediante la técnica de imágenes hiperespectrales. Se preparó queso fresco utilizando leche con adición de harina de maíz en concentraciones de 0.0, 2.5, 7.5, 12.5, 17.5, 22.5 mg / ml de leche, obteniendo concentraciones de almidón final de 0.055, 2.656, 6.007, 7.946, 9.884 y 12.705 mg / g queso; posteriormente se adquirieron imágenes hiperespectrales en el rango de 0 a 1200 nm, distribuidas en 150 bandas. Con el fin de realizar el pre procesamiento de las imágenes, se desarrollaron e implementaron funciones en script de Matlab v. 2010ª. El modelado del contenido de almidón se realizó mediante el método de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR), con 14 variables latentes, se obtuvo un coeficiente de correlación de validación cruzada (r2) de 0.992. Con longitudes de onda de 24, 272, 296, 312, 376, 392, 424, 496, 728, 840, 936, 928, 968, 984 y 1000 nm se obtuvo un modelo reducido con un coeficiente de correlación (r2) de 0.917.es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/4434
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_ES
dc.relation.ispartofseriesTAGI/389/2015;
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_ES
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_ES
dc.subjectAdulteración en queso, Plsr, Almidón, Imágenes hiperespectrales, Harina de maízes_ES
dc.titlePredicción, usando imágenes hiperespectrales, del contenido de almidón en quesos frescos adulterados con harina de maízes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Agroindustriales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencias Agropecuarias
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Agroindustriales_PE
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
BARRETO ALCANTARA ABEL ANDREE.pdf
Size:
1.62 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Tesis de Ingeniería Agroindustrial