Se empleó la tecnología de análisis hiperespectral combinada con el reconocimiento de patrones para establecer un método de clasificación y detección para ocho tipos de mini tubérculos de papa (Atlántico, Holanda-14, Holanda quince 041, Holanda quince Q8, Jizhang papa número 12, Jizhang papa número 8, Xingjia número 2 y Y2). Se recopilaron 276 muestras de tubérculos y se normalizaron los espectros originales de 860 a 1700 nm, realizando un suavizado Savitzky-Golay de 11 puntos y un preprocesamiento espectral de derivada diferencial de primer orden de 4 puntos. Los datos espectrales preprocesados se sometieron a análisis de componentes principales, encontrando que la contribución acumulativa de los primeros 3 componentes principales fue del 95,12%, lo que contiene la mayor parte de la información espectral original y puede usarse como variables de clasificación. Se utilizaron análisis discriminante lineal, redes neuronales BP y máquinas de vectores de soporte para modelar la clasificación. Finalmente, se estableció un modelo escalonado y jerárquico para la clasificación de ocho tipos de mini tubérculos de papa. Primero se usó un modelo de análisis discriminante lineal para distinguir Atlántico, Holanda-14, Holanda quince 041 y otras variedades, con una tasa media de reconocimiento correcto del 88,79%. Luego se construyó un modelo de red neuronal BP para clasificar las otras variedades en dos categorías: una que incluye Jizhang papa número 8 e Y2, y otra que incluye Holanda quince Q8, Jizhang papa número 12 y Xingjia número 2, con una tasa media de reconocimiento correcto del 93,24%. Finalmente, el modelo de red neuronal BP diferenciaba entre Jizhang papa número 8 e Y2, con una tasa media de reconocimiento correcto del 77,78%; y el modelo de máquina de vectores de soporte diferenciaba entre Holanda quince Q8, Jizhang papa número 12 y Xingjia número 2, con una tasa media de reconocimiento correcto del 87,23%. El modelo escalonado y jerárquico para los ocho tipos de mini tubérculos de papa alcanzó una tasa media de reconocimiento correcto del 89,75%, lo que demuestra que la tecnología de análisis hiperespectral puede utilizarse para la clasificación y detección de mini tubérculos de papa.

papa; mini tubérculos; hiperespectral; clasificación y detección