Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para el análisis del tueste basado en fotografías Roast Magazine's AppDaily Coffee News


color café tostado

Imagen que muestra cuatro niveles diferentes de café tostado del documento Coffee Roast Intelligence. Imagen con licencia Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Un nuevo estudio realizado por investigadores en Tailandia prevé un futuro en el que se pueden obtener niveles precisos de tueste en tiempo real al tomar una foto con un teléfono inteligente.

Para el proyecto de investigación, un equipo de la Universidad Tecnológica Thonburi de King Mongkut en Bangkok creó una aplicación de Android basada en un modelo de aprendizaje profundo de red neuronal convolucional (CNN).

Los modelos CNN se han utilizado en aplicaciones del mundo real, como reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, detección de objetos en imágenes y más.

Los investigadores entrenaron el modelo de aprendizaje profundo en un pequeño conjunto de datos que contenía imágenes de cuatro cafés diferentes con cuatro niveles de tueste diferentes: un café verde/sin tostar; un café arábica de tueste claro de Laos, un café de tueste medio de Doi Chaang, Tailandia; y un café tostado oscuro de la región del Cerrado de Brasil.

"Dado que el sabor de cada tipo de café depende del grado de tostado de los granos de café, es importante mantener una calidad constante en cuanto al grado de tostado", escriben los investigadores en su artículo.


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Para el conjunto de datos utilizado en el aprendizaje profundo, se procesaron y cargaron 1200 imágenes de cada uno de estos cafés. Una vez que se entrenó el modelo CNN, los usuarios podían subir fotos a la aplicación de Android para determinar en cuál de los cuatro niveles de tueste encajaba un café en particular.

Si bien de ninguna manera es una solución lista para el mercado, especialmente dada la gran cantidad de analizadores de color centrados en la precisión actualmente disponibles para la industria del tostado de café, la investigación en su conjunto presenta un método alternativo para el análisis del color.

Los autores señalaron que el estudio está severamente limitado por el conjunto de datos del estudio.

“Varios factores pueden influir en el color y la forma de los granos de café. Como resultado, pueden ocurrir errores en el uso real”, escribieron. “Se debe poder acceder a un conjunto de datos de granos de café del mismo proveedor para avanzar en este proyecto. Esto ayudará a predecir la eficiencia y corrección de los resultados”.


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