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Predicción automática de la calidad del aceite de oliva virgen empleando visión por computador sobre aceitunas a la entrada del proceso de elaboración
dc.contributor.author | Cáceres Moreno, Óscar | |
dc.contributor.author | Martínez Gila, Diego Manuel | |
dc.contributor.author | Aguilera Puerto, Daniel | |
dc.contributor.author | Gámez García, Javier | |
dc.contributor.author | Gómez Ortega, Juan | |
dc.date.accessioned | 2022-02-04T12:12:39Z | |
dc.date.available | 2022-02-04T12:12:39Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | Cáceres Moreno, Ó., Martínez Gila, D.M., Aguilera Puerto, D., Gámez García, J., Gómez Ortega, J. Predicción automática de la calidad del aceite de oliva virgen emplendo visión por computador sobre aceitunas a la entrada del proceso de elaboración. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid (pp. 550-557). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0550 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081 | es_ES |
dc.identifier.isbn | 978-84-617-4298-1 (UCM) | |
dc.identifier.isbn | 978-84-9749-808-1 (UDC electrónico) | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2183/29631 | |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Este trabajo ha sido parcialmente financiado por los proyectos DPI2011-27284 y AGR-6616 | es_ES |
dc.description.sponsorship | Junta de Andalucía; AGR-6616 | es_ES |
dc.description.uri | https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Comité Español de Automática | es_ES |
dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/MICINN/Plan Nacional de I+D+i 2008-2011/DPI2011-27284/ES/MEJORA DE LA INTERACCION FISICA EN ROBOTS HUMANOIDES MANIPULADORES APLICANDO CONTROL PREDICTIVO Y FUSION SENSORIAL | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0550 | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es | * |
dc.subject | Control de la calidad del aceite de oliva virgen | es_ES |
dc.subject | Visión por computador | es_ES |
dc.subject | Control de calidad automático | es_ES |
dc.subject | Acidez | es_ES |
dc.subject | Índice de peróxidos | es_ES |
dc.title | Predicción automática de la calidad del aceite de oliva virgen empleando visión por computador sobre aceitunas a la entrada del proceso de elaboración | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
UDC.startPage | 550 | es_ES |
UDC.endPage | 557 | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.17979/spudc.9788497498081.0550 | |
UDC.conferenceTitle | XXXVII Jornadas de Automática | es_ES |