Huayama Sopla,Polito MichaelEstela Mondragón,Jackeline LisbethCarranza Cabrera,Maritza2025-01-272025-01-272025-01-27Estela, J. y Carranza, M. (2024). “Determinación del estado de madurez de café (coffea arábica) variedad geisha mediante visión computacional y su relación con el puntaje en taza.” [Tesis de pregrado, Universidad Nacional de Jaén, Carrera Profesional de Ingeniería de Industrias Alimentarias]. Repositorio institucional UNJ.https://repositorio.unj.edu.pe/handle/UNJ/815La cosecha selectiva de café es esencial para asegurar la calidad de los granos, y se realiza de manera manual según la experiencia del recolector lo que exige tiempo y destreza. Para optimizar, se propuso determinar el estado de madurez del café en tres etapas (verde, pintón y maduro) mediante visión computacional, relacionándolo con su puntaje en taza. El análisis de color se realizó con el espacio CIELAB a partir de imágenes procesadas en un algoritmo implementado. Se tomaron muestras de 10 kg por cada estado de madurez y una muestra testigo, se realizó tres repeticiones en días aleatorios. Los resultados muestran que los cerezos maduros tienen el mejor puntaje en taza y un mejor rendimiento físico. Los cerezos verdes son los que presentan menor humedad. En cuanto a las correlaciones con los datos L*, a*, b*, se observó una fuerte correlación negativa (-0.71) entre el puntaje sensorial y la luminosidad (L*), indicando que, a mayor luminosidad, menor puntaje sensorial. La correlación entre los puntajes sensoriales y la componente a* fue fuerte y positiva (0.90), lo que sugiere que, a más color rojo, mejor puntaje sensorial. Por último, la correlación con la componente b* fue débil y negativa, indicando que, a mayor coloración amarilla, el puntaje sensorial disminuye ligeramenteapplication/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessvisión computacionalestado de madurezpuntaje en tazaanálisis físicoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02