Predicción automática de la calidad del aceite de oliva virgen empleando visión por computador sobre aceitunas a la entrada del proceso de elaboración

  1. Óscar Cáceres Moreno 1
  2. Diego Manuel Martínez Gila
  3. Daniel Aguilera Puerto 2
  4. Javier Gámez García 1
  5. Juan Gómez Ortega 1
  1. 1 Universidad de Jaén
    info

    Universidad de Jaén

    Jaén, España

    ROR https://ror.org/0122p5f64

  2. 2 Fundacion Andaltec
Libro:
Actas de las XXXVII Jornadas de Automática: Madrid. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña ; Comité Español de Automática

ISBN: 978-84-9749-808-1

Año de publicación: 2016

Páginas: 550-557

Congreso: Jornadas de Automática (37. 2016. Madrid)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

Los parámetros más importantes para medir la calidad del aceite de oliva virgen (AOV) son la acidez y el índice de peróxidos y actualmente son determinados en laboratorios que utilizan las muestras de aceitunas extraídas de cada lote en el proceso de recepción de las almazaras. El objetivo de este trabajo es proporcionar un sistema de inspección automático, basado en visión por computador en los canales visible e infrarrojo (IR), para inferir automáticamente estos parámetros. La propuesta utiliza como características principales las diferencias de textura superficial, los defectos en las imágenes en IR y una valoración de color en el espacio CIELab. Por otra parte dos redes neuronales artificiales se han utilizado como técnica de estimación de los parámetros de calidad mencionados. El sistema ha alcanzado buenos resultados con R = 96.3 para acidez y R = 93.9 para índice de peróxidos.

Fuente de los datos: Dialnet