Browsing by Author "Leiva Valenzuela, Gabriel A."

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    Assessment of chestnut (Castanea spp.) slice quality using color images
    (ELSEVIER SCI LTD, 2013) Donis Gonzalez, Irwin R.; Guyer, Daniel E.; Leiva Valenzuela, Gabriel A.; Burns, James
    Unbiased internal quality classification of Chestnuts (Castanea spp.) is extremely important to the fresh and processed industries. It can also be used as a tool for applied scientific studies, such as the training of non-invasive techniques to determine chestnut internal quality, and the effect of pre- and post-harvest treatments. At the moment, humans visually perform the invasive quality assessment of chestnuts. This procedure is prone to errors and high variability due to individuals' fatigue, lack of training, and subjectivity. Thus, there is a need to develop a technique that is able to objectively classify internal quality of chestnuts. In this paper, a computer vision methodology is proposed to sort chestnuts into five classes, as established by an expert human rater. 1790 color images from slices with different quality classes were acquired, using a flat panel scanner, from the hybrid cultivar 'Colossal' and 'Chinese seedlings'. After preprocessing, a total of 1931 color, textural, and geometric features were extracted from each color image. Furthermore, the most relevant features were selected using a sequential forward selection algorithm. Thirty-six features were found to be effective in designing a quadratic discriminant classifier with a cross-validated overall performance accuracy of 89.6%. These results showed that this method is an accurate, reliable, and objective tool to determine chestnut slice quality, and might be applicable to in-line sorting systems. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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    Assessment of external and internal quality of blueberries using images.
    (2013) Leiva Valenzuela, Gabriel A.; Aguilera, José Miguel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Durante el almacenamiento y el transporte de los arándanos, algunos defectos de la fruta pueden provocar rechazos en algún momento de su comercialización haciendo valiosos los estudios sobre metodologías no destructivas para su evaluación externa e interna durante su poscosecha. De este modo, al ser implementadas, la calidad podría mejorar. La presente tesis tuvo dos ejes principales: la evaluación externa de la calidad de arándanos poscosecha con técnicas de reconocimiento de patrones de imágenes a color, y la evaluación de su calidad interna utilizando imágenes híper espectrales para la construcción de modelos predictivos. Para la evaluación externa de la calidad en arándanos, se implementó un reconocimiento estadístico de patrones para detectar automáticamente las dos principales orientaciones (pedicelo y cáliz) y tres de los defectos más comunes: arándanos con desarrollo de hongos, encogimiento por deshidratación y arándanos con impactos mecánicos o comprimidos. En primer lugar, se adquirieron imágenes de grupos de arándanos clasificados en las dos orientaciones y en las cuatro clases de defectos de arándanos poscosecha (incluida la clase control). Luego de la adquisición, se extrajeron características cromáticas y geométricas para posteriormente seleccionarlas utilizando el algoritmo de "búsqueda secuencial hacia adelante". Estas características seleccionadas fueron utilizadas para entrenar distintos tipos de clasificadores y determinar cuál de ellos entregaba la mejor clasificación.
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    Effect of formulation and baking conditions on the structure and development of non-enzymatic browning in biscuit models using images
    (2018) Leiva Valenzuela, Gabriel A.; Quilaqueo, Marcela; Lagos, Daniela; Estay, Danilo; Pedreschi Plasencia, Franco
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    Predicting furan content in a fried dough system using image analysis
    (2019) Leiva Valenzuela, Gabriel A.; Quilaqueo, M.; Mariotti Celis, M. S.; Letelier, K.; Estay, D.; Pedreschi Plasencia, Franco
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    Prediction of firmness and soluble solids content of blueberries using hyperspectral reflectance imaging
    (2013) Leiva Valenzuela, Gabriel A.; Lu, R.; Aguilera, José Miguel