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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorMagdalena Mendoza Sanchezes_ES
dc.creatorIndira Guadalupe Rodríguez Cervanteses_ES
dc.date2022-02-21-
dc.date.accessioned2022-02-16T19:02:55Z-
dc.date.available2022-02-16T19:02:55Z-
dc.date.issued2022-02-21-
dc.identifierCalidades_ES
dc.identifierTextura imagenes_ES
dc.identifierCarnees_ES
dc.identifierReses_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3473-
dc.descriptionMéxico figura como un importante consumidor y productor de cárnicos. La evaluación de la calidad de la carne es un reto de mayor importancia en la industria cárnica. La necesidad de métodos objetivos, consistentes y eficientes se tomó como impulsor para explorar el análisis de imagen para la evaluación de la calidad de res. Se realizó el análisis fisicoquímico, así como el análisis de textura de imágenes con matriz de coocurrencia (GLCM) a muestras de carne de res. Se examinó la correlación entre las características de textura extraídas de imágenes las cuales fueron segundo momento angular (ASM), contraste, correlación, inversa de la diferencia de momento (IDM) y entropía calculadas con GLCM y las variables de color, pH y capacidad de retención de agua, observando una correlación más fuerte entre las variables a*, C*, IDM y ASM. El modelo de predicción generado, utilizando ajuste logístico nominal, mostró que las variables de color a*, b*, C* y h* en conjunto con las variables de textura de imágenes ASM e IDM son los parámetros significativos en la estimación de la frescura de la carne en este estudio. El estudio muestra un posible potencial del análisis de imagen en combinación con el análisis de color, para la predicción de calidad de la carne de res en términos de su frescura.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.subjectCIENCIAS TECNOLÓGICASes_ES
dc.subjectESTADÍSTICAes_ES
dc.titleCaracterización de variables de textura de imagen para evaluar su aplicación en la predicción de calidad de carne de reses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidClave CV CONACyTes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificador454953es_ES
dc.contributor.identificadorMESM840913MGTNNG09es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ingeniería de Calidad y Productividades_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ingeniería de Calidad y Productividad

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