Sistema eNose BME688 para clasificar aceites de oliva por calidad
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13715Palabras clave:
Procesado postcosecha y alimentario, Sistemas de clasificación y evaluación de calidad, Biosensores en agricultura , Reconocimiento de patrones e IA en agricultura, Aprendizaje automático, Validación de modelosResumen
Este trabajo presenta el desarrollo y evaluación de una nariz electrónica basada en sensores BME688 para la clasificación de aceites de oliva virgen y virgen extra. El sistema combina una cámara de medida modular, perfiles térmicos programables, extracción de características temporales y técnicas de aprendizaje automático. A partir de las respuestas de tres sensores y diez pasos térmicos por sensor se obtuvieron 180 características por muestra. Se evaluaron distintos clasificadores lineales y no lineales mediante validación cruzada estratificada, así como estrategias de selección de características. El mejor rendimiento se obtuvo con un SVM lineal combinado con SelectKBest y filtrado de variables altamente correlacionadas, reduciendo el conjunto de entrada a 26 características y alcanzando una balanced accuracy de $0.822 \pm 0.058$. Los resultados muestran el potencial del sistema para discriminar ambas categorías, aunque la validación entre repeticiones evidencia la necesidad de mejorar la robustez frente a variabilidad experimental y deriva instrumental.
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