http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69088 Tue, 29 Sep 2026 23:07:34 GMT 2026-09-29T23:07:34Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69947 Title: External Quality Inspection of Post harvest fruits using Computational Intelligence Methods Authors: Chuquimarca Jiménez, Luis Enrique; Vintimilla Burgos, Boris Xavier, Director Abstract: This dissertation addresses the challenge of automating post-harvest fruit quality inspection through the application of convolutional neural networks (CNNs) and deep learning models, with a focus on ripeness, defects, and deformities. A systematic review establishes the state of the art, identifying both advances and persistent gaps in CNN-based classification, including dataset limitations, lack of alignment with international grading standards, and insufficient robustness under real-world variability. Building on this foundation, the study investigates banana ripeness classification under varying illumination, demonstrating that although models achieve high accuracy on pristine data, their generalization is significantly impaired under lighting changes. Gamma-based augmentation improves robustness, yet model performance remains architecture-dependent, underscoring structural limitations and the need for more resilient approaches. Defect detection in apples and mangoes is examined through real and synthetic datasets, leveraging RGB, silhouette, and spectral-band imagery. The introduction of a Multi-Input architecture enhances discriminative power by integrating complementary representations, achieving superior accuracy compared to traditional Single-Input configurations. Furthermore, the exploration of spectral imaging highlights the potential of specific wavelengths for improved defect visibility. The study also introduces a comprehensive dataset for fruit deformity classification, combining real, synthetic, and silhouette-based images of apples, mangoes, and strawberries. Comparative evaluations of standard and lightweight CNN models reveal the effectiveness of MobileNetV2, particularly in Multi-Input architectures, for capturing morphological variations. Overall, the contributions of this research include the development of robust datasets, the proposal and evaluation of novel training strategies, and the validation of architectures capable of addressing key challenges in fruit quality inspection. The findings provide critical insights for advancing automated grading systems, highlighting trade-offs between robustness, efficiency, and scalability, while laying the groundwork for future exploration of transformer-based models, spectral imaging, and real-world deployment scenarios Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69947 2026-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69161 Title: Caracterización de los principales microorganismos asociados a alimentos de consumo masivo en el Ecuador Authors: Salazar Llorante, Enrique José; Cevallos Cevallos, Juan Manuel, Director Abstract: Foodborne illnesses caused by bacteria and viruses are a major public health problem worldwide, and in Ecuador, there is a lack of information on the microbiological quality of foods. To address this problem, a cross-sectional study was carried out in which samples of popular Ecuadorian foods, such as bolón, encebollado, sauces, ceviche, fruits, fruit juices, fruit salad, ground meat, cheese and raw chicken, were collected in the markets of Quito, Cuenca and Guayaquil. Ten groups of foods commonly consumed in Ecuador were examined and 15 samples for each group were taken from popular markets in three main cities such as Quito, Guayaquil and Cuenca to determine the populations of different microorganisms, including total aerobic mesophilic bacteria, total coliforms, fecal coliforms, Escherichia coli, Salmonella enterica and Listeria monocytogenes, according to local regulations for each type of food. Escherichia coli, although generally a microorganism that lives in a commensalistic symbiotic relationship with its host, encompasses deadly foodborne pathogens such as the enterohemorrhagic serotype and is treated as a potential pathogen in this study. It was highly prevalent in ground beef (40 to 100%) and fresh cheese (60 to 100%) in the three cities, with national averages of 73 and 80%, respectively. It was also often detected among samples of sauces (20 to 40%) and onions (0 to 80%), with national averages of 33 and 40%, respectively. E. coli was not detected in samples of bolón, fruits and fruit juices, but was detected in fruit salads from Guayaquil (80%) and ceviche from Quito (20%). Salmonella enterica was most prevalent in raw chicken samples, ranging between 20 and 60% in the three cities nationwide with an average of 40%. The pathogen was also isolated in sauces (20% prevalence) from Quito and Cuenca, as well as ceviche (20% prevalence) and encebollado from Cuenca (20% prevalence). Listeria monocytogenes was detected in cheese (20 to 40% prevalence) from the three cities, with a national average of 27%, and in bolón (20% prevalence) from Cuenca. The pathogen showed a high prevalence in fruit salads from Guayaquil (80% prevalence) and Cuenca (60% prevalence) but was not detected in fruit salads from Quito. 4 Likewise, studies were carried out to detect the presence of norovirus and hepatitis A in foods. Due to the difficulty of detecting viruses in foods due to the low viral load that usually occur in food matrices, a detection protocol was developed taking as food samples fruits, vegetables (strawberries and spinach respectively) and processed products such as water and sausages since the presence of Norovirus and Hepatitis A are frequent as biological risks in the mentioned foods. Therefore, it was necessary to inhibit certain compounds present in the foods to avoid the degradation of the viral genetic material. The study revealed the presence of norovirus and hepatitis A in food samples, suggesting cross-contamination by food handlers. This work is one of the first studies that characterize the pathogens transmitted by foods of mass consumption in Ecuador. Description: Las enfermedades transmitidas por alimentos causadas por bacterias y virus son un problema de salud pública importante en todo el mundo, y en Ecuador hay una falta de información sobre la calidad microbiológica de los alimentos. Para abordar esta problemática, se realizó un estudio transversal en el que se recolectaron muestras de alimentos populares ecuatorianos, como bolón, encebollado, salsas, ceviche, frutas, jugos de frutas, ensalada de frutas, carne molida, queso y pollo crudo, en los mercados de Quito, Cuenca y Guayaquil. Se examinaron 10 grupos de alimentos de consumo común en el Ecuador y 15 muestras por cada grupo fueron tomados de mercados populares de tres principales ciudades como Quito, Guayaquil y Cuenca para determinar las poblaciones de diferentes microorganismos, incluyendo bacterias mesófilas aerobias totales, coliformes totales, coliformes fecales, Escherichia coli, Salmonella enterica y Listeria monocytogenes, según las regulaciones locales para cada tipo de alimento. La Escherichia coli, aunque generalmente un microorganismo que vive en una relación simbiótica comensalista con su hospedador, abarca patógenos mortales transmitidos por los alimentos, como el serotipo enterohemorrágico y se trata como un patógeno potencial en este estudio. Fue altamente prevalente en la carne molida (40 a 100%) y en queso fresco (60 a 100%) de las tres ciudades, con nacionales promedios de 73 y 80%, respectivamente. También era frecuente detectado entre muestras de salsas (20 a 40%) y encebollado (0 a 80%), con promedios nacionales de 33 y 40%, respectivamente. No se detectó E. coli en muestras de bolón, frutas y jugos de frutas, pero se detectó en ensaladas de frutas de Guayaquil (80%) y ceviche de Quito (20%). Salmonella entérica fue más prevalente en muestras de pollo crudo, oscilando entre el 20 y el 60% en las tres ciudades a nivel nacional con un promedio del 40%. El patógeno también fue aislado en salsas (20% de prevalencia) de Quito y Cuenca, así como ceviche (20% de prevalencia) y encebollado de Cuenca (20% de prevalencia). Se detectó Listeria monocytogenes en el queso (20 a 40% prevalencia) de las tres ciudades, con un promedio nacional de 27%, y en bolón (prevalencia 20%) de Cuenca. El patógeno mostró una alta prevalencia en ensaladas de frutas de Guayaquil (80% de prevalencia) y Cuenca (60% de prevalencia) pero no se detectó en ensaladas de frutas de Quito. 2 Así mismo, se llevaron a cabo estudios para detectar la presencia de norovirus y hepatitis A en alimentos. La dificultad de detectar virus en alimentos debido a la baja carga viral que usualmente se presentan en matrices alimentarias se desarrolló un protocolo de detección tomando como muestras de alimentos frutas, vegetales (fresas y espinacas respectivamente) y productos procesados como agua y embutidos (salchichas) ya que la presencia de Norovirus y Hepatitis A son frecuentes como riesgos biológicos en los alimentos anteriormente mencionados para ello fue necesario inhibir ciertos compuestos presentes en los alimentos para evitar la degradación del material genético viral. El estudio reveló la presencia de norovirus y hepatitis A en las muestras de alimentos, lo que sugiere contaminación cruzada por manipuladores de alimentos. Este trabajo representa uno de los primeros estudios que caracterizan los patógenos transmitidos por alimentos de consumo masivo en el Ecuador. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69161 2024-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65802 Title: Estimating intraurban socioeconomic status using users’interactions registered on digital data Authors: Cruz Ramírez, Eduardo Segundo Abstract: The thesis addresses the challenge of estimating socioeconomic status (SES) at an intraurban level using digital data sources. Traditional methods for measuring SES, such as censuses and surveys, are often limited by their infrequency and coarse spatial granularity, which hinders timely and accurate assessments, especially at the neighborhood level. The study proposes leveraging alternative digital data sources, including mobile phone top-up transactions and supermarket purchase data, to model and predict SES, providing the potential for more frequent, cost-effective, and spatially granular analysis. The research focuses on urban neighborhoods in Ecuador, aiming to develop machine learning models that can accurately predict Neighborhood SES (NSES). The research employs two machine learning models: a Regression Model using mobile phone top-up transactions and a Graph Neural Network (GNN) Model using supermarket transaction data. The first model focuses on linear relationships between variables derived from top-up transaction data and NSES. The model is designed to estimate the NSES by aggregating the average denomination and the denomination diversity at the neighborhood level. The second model leverages the complex, non-linear relationships inherent in supermarket transactions. The GNN model transforms these transactions into a graph representation, where items purchased together are linked, and the frequency and diversity of these links are analyzed to infer SES. The model is particularly suited for capturing the socioeconomic patterns that emerge from the co-purchase behaviors of individuals within a neighborhood. Both models demonstrate significant predictive power in estimating SES at the intraurban level. The Regression Model achieves a prediction accuracy of up to 74%. This model is particularly effective in identifying the relationship between average top-up denomination and neighborhood SES, with higher denominations indicating wealthier neighborhoods. The GNN Model outperforms the Regression Model, achieving a prediction accuracy of up to 91%. The GNN model is able to model the intricate patterns of co-purchases within neighborhoods, allowing for a more detailed and accurate representation of NSES. The results highlight the potential of digital data sources as viable alternatives to complement traditional SES measurement methods. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65802 2024-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62418 Title: Potencial Terapéutico de Micro y Macroalgas en larvas de camarón Penaeus (Litopenaeus) Vannamei infectadas con Vibrio parahaemolyticus Authors: Pozo Miranda, Francisco Hernán Description: La necrosis hepatopancreática aguda (AHPND) es una enfermedad bacteriana emergente del camarón de cultivo que provoca importantes pérdidas económicas. La enfermedad es causada principalmente por la bacteria Vibrio parahaemolyticus que produce las toxinas binarias PirA y PirB causantes de la muerte de los camarones afectados, principalmente en cultivos de larvas, una de las etapas productivas afectadas por AHPND, por lo que es urgente desarrollar estrategias terapéuticas de origen natural, como alternativa a los antibióticos. En este contexto, se investigó el potencial terapéutico de dos especies de macroalgas (Padina gymnospora y Sargassum natans) y dos especies de microalgas (Isochrysis galbana y Thalassiosira weissflogii) sobre postlarvas de camarón Penaeus vannamei infectadas con una cepa patógena de V. parahaemolyticus causante de AHPND. La investigación se realizó a través de dos estudios, empleando dos tipos de extractos distintos e independientes entre sí. En el primer estudio se prepararon extractos de auxinas, ricos en ácido indol-3-acético (IAA), de las dos especies de macroalgas, y se evaluaron sus efectos sobre la virulencia de V. parahaemolyticus causante de AHPND en postlarvas P. vannamei. En el segundo estudio se prepararon extractos totales (crudos) de las cuatro especies de algas, para evaluar sus efectos sobre la virulencia de V. parahaemolyticus y la expresión de los genes de la respuesta inmune de las postlarvas infectadas con la bacteria patógena tratada. Además, se identificaron los compuestos presentes en los extractos crudos mediante análisis de cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas. Los resultados muestran que los extractos ricos en IAA de P. gymnospora y S. natans disminuyeron los factores de virulencia de V. parahaemolyticus (producción de exopolisacáridos, motilidad y expresión relativa de genes de virulencia). En particular, el extracto rico en IAA de P. gymnospora (20 µg/L) destacó en la prueba de desafío con la bacteria patógena tratada, mostrando una supervivencia acumulada y un tiempo promedio de supervivencia de las postlarvas significativamente superiores al control positivo. En contraste, los extractos crudos de I. galbana y T. weissflogii redujeron la virulencia de V. parahaemolyticus, disminuyendo los niveles de formación de biopelículas a la concentración más alta evaluada (14 ppm), y la motilidad de enjambre a todas las concentraciones evaluadas. xx De igual manera, en la prueba de desafío, la supervivencia acumulada y el tiempo promedio de supervivencia de las postlarvas fueron significativamente superiores al control positivo cuando recibieron el tratamiento del extracto crudo de I. galbana y T. weissflogii a la concentración más baja (0.14 ppm). En cuanto a la respuesta inmune de las postlarvas supervivientes a la infección, los cuatro extractos crudos incrementaron la expresión de los genes evaluados. Algunos compuestos presentes en los extractos crudos, especialmente aquellos obtenidos de las microalgas, podrían estar explicando la efectividad observada en el estudio. Al mismo tiempo, los extractos estudiados (ricos en IAA y crudos) no mostraron actividad antibacteriana, bactericida, o bacteriostática, ni fueron tóxicos para P. vannamei, revelando un potencial de aplicabilidad para el manejo de enfermedades bacterianas en acuicultura. Particularmente, la efectividad en la prueba de desafío de los extractos crudos de microalgas a la más baja concentración evaluada sugiere que son candidatos potenciales para su uso en terapias antivirulentas contra AHPND Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62418 2024-01-01T00:00:00Z