EL COMITE NACIONAL DE CAFETEROS mediante la RESOLUCION NUMERO 5 DE 2002, dicta las medidas conducentes a garantizar la calidad del café de Exportación, las cuales deberán ser observadas, tanto por la Federación Nacional de Cafeteros de Colombia como por los exportadores privados.
Objetivo
Desarrollar un modelo de visión por computadora capaz de clasificar con alta precisión granos de café individuales a partir de imágenes de alta resolución capturadas bajo condiciones controladas. El modelo debe ser capaz de diferenciar entre distintos tipos de granos, minimizando el porcentaje de falsos positivos y falsos negativos para garantizar la calidad del producto y evitar devoluciones o compensaciones.
- El experimento es no balanceado.
- Dimensiones: 740 x 480 pixeles, 2256 x 1504 pixeles, hasta 4272 x 2848, entre otros.
- Peso: 800 kb hasta 3.2 MB.
- Formato: jpeg.
Tipos de granos
Se realizara un clasificador de defectos de Café Verde. Los defectos tenidos en cuenta y las caracteristicas son:
- Arrugados: Desarrollo pobre del cafeto por sequía. Debilidad del cafeto por falta de fertilizantes. Número de muestras: 72
- Broca: Grano con pequeños orificios. Número de muestras: 90
- Buenos: Grano grande. Plano y parejo. Cumplimiento de estandares de calidad dados por la Green Coffee Association of New York City, Inc. (Mallas) Número de muestras: 191
- Negro: Grano con coloración del pardo al negro. Encogido. Arrugado. Cara plana hundida. Hendidura muy abierta. Número de muestras: 101
- Decolorados: Grano con alteraciones en su color normal, presenta colores que van desde el blanqueado, crema, amarillo hasta el carmelita. Número de muestras: 200
- Inmaduro: Grano de color verdoso o gris claro. La cutícula no desprende. Superficie marchita. Tamaño menor que el normal. En este grupo se incluye el grano del paloteo. Número de muestras: 200
- Mordido: Grano con una herida o cortada. Color oxidado. Número de muestras: 123
- Vinagre: Grano con coloración del crema al carmelita oscuro. Hendidura libre de tegumentos. Película plateada puede tender a coloraciones pardo rojizas. Número de muestras: 113
Modelos
Se compararon tres arquitecturas de redes neuronales: una desde cero, otra basada en VGG16 y una tercera optimizada con Optuna. Utilizando el AUC como métrica, se seleccionó el modelo que presentó el mejor desempeño.
Los resultados del modelo, optimizado mediante Optuna, se presentan a continuación. Para una visualización más detallada de todos los experimentos, se invita a consultar el repositorio.
Resultados
Los resultados obtenidos indican que el modelo optimizado con Optuna presenta el mejor rendimiento en términos de ajuste y pérdida. Sin embargo, se observó una mayor dificultad en la clasificación precisa de granos tipo Broca y Mordido en comparación con los granos categoría Buenos. Si el objetivo principal es discriminar entre granos buenos y defectuosos, el modelo actual podría ser adecuado. No obstante, para una clasificación más granular de todos los tipos de granos, se recomienda ampliar el conjunto de datos de entrenamiento, especialmente para las clases menos representadas.
Sugerencias
Realizar un nuevo diseño de experimento. Aumentar las muestras, ya que estos modelos pueden ser potencializados con mayores y mejores imagenes.
Adicionales
- Link a repositorio: Github