Cáceres Moreno, ÓscarMartínez Gila, Diego ManuelAguilera Puerto, DanielGámez García, JavierGómez Ortega, Juan2022-02-042022-02-042016Cáceres 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.9788497498081978-84-617-4298-1 (UCM)978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)http://hdl.handle.net/2183/29631[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.spaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.esControl de la calidad del aceite de oliva virgenVisión por computadorControl de calidad automáticoAcidezÍndice de peróxidosconference outputopen access10.17979/spudc.9788497498081.0550