Análisis del funcionamiento de la cadena de alimentación de las máquinas deshuesadoras de aceitunas mediante diagnosis por visión artificial y redes neuronales
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URI: http://hdl.handle.net/10317/11084ISBN: 978-84-16325-64-1
DOI: 10.31428/10317/11084
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Jódar Lázaro, Manuel de; Madueño Luna, Antonio; Ruiz Canales, Antonio; Molina Martínez, José MiguelÁrea de conocimiento
Tecnología de los AlimentosPatrocinadores
Se agradece a los autores de la patente P201300242 el uso de la misma para este trabajo de investigación. Se agradece a la empresa TeleNatura EBT S.L. por la integración de nuevas tecnologías en la agricultura y por tanto servir de referencia para el desarrollo de proyectos tecnológicos.Realizado en/con
Universidad Politécnica de CartagenaFecha de publicación
2018Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
Jódar Lázaro, Manuel de; Madueño Luna, Antonio; Ruiz Canales, Antonio; Molina Martínez, José Miguel. Análisis del funcionamiento de la cadena de alimentación de las máquinas deshuesadoras de aceitunas mediante diagnosis por visión artificial y redes neuronales. En: Proceedings of the 6th Workshop on agri-food research: WiA.17. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, CRAI Biblioteca, 2018. Pp. 184-187. ISBN: 978-84-16325-64-1Palabras clave
WiARedes Neuronales Artificiales
Máquinas Deshuesadoras
Aceitunas de Mesa
Arduino
BrainCard
Artificial Neural Networks
Pitting Machines
Table Olives
Resumen
[SPA] Las máquinas deshuesadoras de aceitunas se caracterizan porque su funcionamiento óptimo está vinculado a un buen ajuste: selección de un plato de alimentación adecuado a la variedad de aceituna y su calibre, de las características geométricas de la cadena de alimentación, etc. El primero de estos elementos fija la entrada óptima de aceitunas en la cadena de alimentación, impidiendo que queden cangilones vacíos o se llenen con más de una aceituna. El segundo elemento fija la correcta posición de la aceituna para ser deshuesada. El trabajo propuesto analiza la correcta ubicación de las aceitunas en los cangilones de la cadena de alimentación, para lo que se utiliza: 1) Un sistema de visión artificial con disparo externo capaz de extraer una foto de cada cangilón que pase frente a una cámara; 2) Una red neuronal clasificadora que, adecuadamente entrenada, permita clasificar el cangilón en cuatro posibles estados: vacío, normal, y casos anómalos (con dos aceitunas, o con aceituna mal ...
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