El resultado del proyecto de investigación está asociado a data proveniente de la implementación de un sistema electrónico multisensorial o común mente denominado olfato electrónico. Mediante el uso de un sistema de adquisición de datos y software LabView se almacena la data de la concentración de volátiles asociados a muestras de cacao sano e infectado con monilia, aplicado en la fase o etapa de secado. Una vez adquirido los datos se procede a implementar   el software Python para el preprocesamiento y procesamiento de data, permitiendo al usuario por medio de un gráfico identificar el clúster asociados a cada clase, cacao sano o con monilia. Como método para aprendizaje de automático no supervisado, se implementa análisis de componentes principales PCA para el respectivo procesamiento. Los resultados obtenidos varían de acuerdo al método de preprocesado de datos, para el desarrollo se implementó un escalador robusto y preprocesado euclidiano, el cual presenta mejores resultados de agrupamiento de muestras por clase.

El presente artículo centra la investigación en la implementación de un sistema de olfato electrónico, construido con 9 sensores de gases del fabricante MQ, los cuales tienen la función de percibir los volátiles de almendras de cacao seco. Los acutadores del sistema lo conforman dos válvulas solenoides y una bomba para flujo de aire encargada de hacer cirular el volatil al interior de la cámara de medida o cámara de sensores. El control automatico se raliza mediante el uso de PC y software LabView. Finalmente, la conexión entre el PC y la matriz de sensores de gases, se realiza mediante el uso de una tarjeta de adquisición Arduino MEGA, con resolución de 10 bits. El desarrollo del sistema surge debido a que se desea monitorear la calidad del aroma del grano de cacao trayendo beneficios para el productor al momento de relizar la venta del producto, garantizando el buen aroma que caracteriza el cacao colombiano a nivel mundial, si el aroma no es agradable directamente afecta el precio de venta o probablemente no se pueda comercializar, en otros escenarios el veredicto de calidad queda sometido a la subjetividad humana.

El presente estudio consiste de una nariz electrónica compuesta de 10 sensores de gases de tipo MQ para la clasificación de muestras de CLON ICS-95 de cacao. El desarrollo de las pruebas fue de tipo cualitativo, obteniendo una huella digital que caracterizó cada clase, las cuales fueron: Fermentado deseado: 144 horas, sobre-fermentado y mala fermentación cacao infectado con monilia. Todos los sensores usados en las diferentes pruebas fueron de material de óxidos metálicos con capacidad de medir diversos tipos de gases, butanos, propanos, alcoholes, monóxido de carbono en diferentes concentraciones, donde al hacer contacto con los volátiles asociados producen una alteración en el voltaje de salida. Las señales se adquirieron mediante un sistema de adquisición de datos basado en tarjeta Arduino y uso del software Labview, permitiendo el almacenamiento de los datos. El algoritmo para la extracción de parámetros, pre-procesamiento y procesamiento de datos se realizó mediante el uso de software Python. Los resultados se analizaron implementando análisis de componente principales PCA y ejecución de dos métodos de pre-procesamiento de datos, como el centrado y escalado de datos, logrando un porcentaje de varianza en los componentes principales de 97.8% y con el método Manhattan se obtuvo un 93.8% del porcentaje de varianza en la componente principal PC1. Con estos resultados se logró observar que el sistema de olfato electrónico fue capaz de clasificar los datos de acuerdo a las clases definidas, fermentado deseado: 144 horas, sobre-fermentado y mala fermentación cacao infectado con monilia