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dc.contributor.authorCáceres Moreno, Óscar
dc.contributor.authorMartínez Gila, Diego Manuel
dc.contributor.authorAguilera Puerto, Daniel
dc.contributor.authorGámez García, Javier
dc.contributor.authorGómez Ortega, Juan
dc.date.accessioned2022-02-04T12:12:39Z
dc.date.available2022-02-04T12:12:39Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationCáceres 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.9788497498081es_ES
dc.identifier.isbn978-84-617-4298-1 (UCM)
dc.identifier.isbn978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)
dc.identifier.urihttp://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.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por los proyectos DPI2011-27284 y AGR-6616es_ES
dc.description.sponsorshipJunta de Andalucía; AGR-6616es_ES
dc.description.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherComité Español de Automáticaes_ES
dc.relationinfo: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.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0550es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionales_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es*
dc.subjectControl de la calidad del aceite de oliva virgenes_ES
dc.subjectVisión por computadores_ES
dc.subjectControl de calidad automáticoes_ES
dc.subjectAcidezes_ES
dc.subjectÍndice de peróxidoses_ES
dc.titlePredicción automática de la calidad del aceite de oliva virgen empleando visión por computador sobre aceitunas a la entrada del proceso de elaboraciónes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.startPage550es_ES
UDC.endPage557es_ES
dc.identifier.doi10.17979/spudc.9788497498081.0550
UDC.conferenceTitleXXXVII Jornadas de Automáticaes_ES


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