在北桑坦德cucuta,通过电子鼻子对可可发酵过程中的挥发性物质进行分析,用于产品质量控制

Respuestas Pub Date : 2020-05-01 DOI:10.22463/0122820X.2955
Alexander Flórez-Martínez, Cristhian Manuel Durán-Acevedo, Jeniffer Katerine Carrillo-Gómez
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Las señales se adquirieron mediante un sistema de adquisición de datos basado en tarjeta Arduino y uso del software Labview, permitiendo el almacenamiento de los datos. El algoritmo para la extracción de parámetros, pre-procesamiento y procesamiento de datos se realizó mediante el uso de software Python. Los resultados se analizaron implementando análisis de componente principales PCA y ejecución de dos métodos de pre-procesamiento de datos, como el centrado y escalado de datos, logrando un porcentaje de varianza en los componentes principales de 97.8% y con el método Manhattan se obtuvo un 93.8% del porcentaje de varianza en la componente principal PC1. 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摘要

本研究包括一个由10个MQ型气体传感器组成的电子鼻,用于可可ic -95克隆样品的分类。在本研究中,我们分析了两种不同类型的发酵过程,一种是在发酵过程中产生的,另一种是在发酵过程中产生的,在发酵过程中产生的,在发酵过程中产生的。在不同的测试中使用的所有传感器都是金属氧化物材料,能够测量不同类型的气体,丁烷,丙烷,醇,不同浓度的一氧化碳,当与相关的挥发性物质接触时,输出电压会发生变化。通过基于Arduino卡的数据采集系统和Labview软件采集信号,实现数据存储。采用Python软件进行参数提取、预处理和数据处理的算法。结果,讨论了实施分析两种方法的主要全球升温潜能值和执行部分pre-procesamiento等数据,数据中心和升级,取得的主要组件的实际开支比例97.8%和曼哈顿的方法获得了93.8%的实际开支的百分比PC1主要成分。通过这些结果,可以观察到电子嗅觉系统能够根据定义的类别对数据进行分类,期望发酵:144小时,过度发酵和坏发酵感染念珠菌的可可
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Análisis de volátiles en el proceso de fermentado de cacao, mediante una nariz electrónica para el control de calidad del producto en Norte de Santander-Cúcuta
El presente estudio consiste de una nariz electrónica compuesta de 10 sensores de gases de tipo MQ para la clasificación de muestras de CLON ICS-95 de cacao. El desarrollo de las pruebas fue de tipo cualitativo, obteniendo una huella digital que caracterizó cada clase, las cuales fueron: Fermentado deseado: 144 horas, sobre-fermentado y mala fermentación cacao infectado con monilia. Todos los sensores usados en las diferentes pruebas fueron de material de óxidos metálicos con capacidad de medir diversos tipos de gases, butanos, propanos, alcoholes, monóxido de carbono en diferentes concentraciones, donde al hacer contacto con los volátiles asociados producen una alteración en el voltaje de salida. Las señales se adquirieron mediante un sistema de adquisición de datos basado en tarjeta Arduino y uso del software Labview, permitiendo el almacenamiento de los datos. El algoritmo para la extracción de parámetros, pre-procesamiento y procesamiento de datos se realizó mediante el uso de software Python. Los resultados se analizaron implementando análisis de componente principales PCA y ejecución de dos métodos de pre-procesamiento de datos, como el centrado y escalado de datos, logrando un porcentaje de varianza en los componentes principales de 97.8% y con el método Manhattan se obtuvo un 93.8% del porcentaje de varianza en la componente principal PC1. Con estos resultados se logró observar que el sistema de olfato electrónico fue capaz de clasificar los datos de acuerdo a las clases definidas, fermentado deseado: 144 horas, sobre-fermentado y mala fermentación cacao infectado con monilia
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