Análisis de resultados a partir del rediseño un sistema de olfato electrónico para el beneficio de calidad del cacao

• Alexander Flórez-Martínez ^[1] ; Richar Jaimes-Albarracín ^[2] ; Jesús Omar Vargas-Flórez ^[3] ; Lucas Fernando Quintana-Fuentes ^[4]
  1. [1] Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería, Grupo GIDESTE, Universidad Nacional Abierta y Distancia UNAD, Cúcuta, Colombia
  2. [2] Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, Semillero SSIE, Universidad Nacional Abierta y Distancia UNAD, Cúcuta, Colombia
  3. [3] Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, Grupo GIDESTEC, Universidad Nacional Abierta y Distancia UNAD, Cúcuta, Colombia
  4. [4] Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería, Grupo GIAUNAD, Universidad Nacional Abierta y Distancia UNAD, Cúcuta, Colombia

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• Localización: Respuestas, ISSN 0122-820X, ISSN-e 2422-5053, Vol. 26, Nº. 3, 2021 (Ejemplar dedicado a: Septiembre - Diciembre 2021)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of results from the redesign of an electronic smell system for the benefit of cocoa quality
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• Resumen
  • español

    El proyecto se enfoca rediseño de un sistema de olfato electrónico utilizado en el proceso poscosecha del cacao para determinar la calidad del grano. Se identificó oportunidad de mejorar el diseño de las cámaras de concentración y medición de compuestos volátiles, lo que implicó reducir su tamaño y el número de sensores. Inicialmente, el sistema lo integra una matriz multisensorial de 9 sensores de gases MQ, pero en el rediseño se reduce a 6 sensores. Esto se debió a que 3 sensores no respondían a las emisiones de gases emitidas por las muestras de granos de cacao. el sistema consta de un PC con software LabVIEW para supervisar y almacenar datos de compuestos volátiles en muestras de cacao. También incluye una tarjeta Arduino conectada a la matriz multisensorial y sistema de actuadores, conformado por, bomba de flujo de aire y tres válvulas solenoides. Finalmente, la data adquirida se procesa mediante algoritmo Machine learing para obtener la huella olfativa que pueda discriminar muestras del grano de cacao fermentado, sobreferementado y seco, el software implementado Python el tipo de preprocesado MinMaxScaler y Manhattan, siendo Manhattan el que mejor resultados arrojo en la clasificación de las muestras con una varianza total de 86%.

  • English

    The project focuses on the redesign of an electronic olfactory system used in the cocoa post-harvest process to determine the quality of the bean. An opportunity was identified to improve the design of the concentration and measurement chambers for volatile compounds, which involved reducing their size and the number of sensors. Initially, the system consists of a multisensory array of 9 MQ gas sensors, but in the redesign it is reduced to 6 sensors. This was because 3 sensors did not respond to the gas emissions emitted by the cocoa bean samples. The system consists of a PC with LabVIEW software to monitor and store data on volatile compounds in cocoa samples. It also includes an Arduino card connected to the multisensory matrix and actuator system, consisting of an air flow pump and three solenoid valves. Finally, the acquired data is processed using a Machine learning algorithm to obtain the olfactory fingerprint that can discriminate samples of the fermented, overfermented and dry cocoa bean, the software implemented Python, the MinMaxScaler and Manhattan type of preprocessing, with Manhattan being the one that gave the best results in classification of samples with a total variance of 86%.