Resumen

El control de una pérdida excesiva del aceite que queda como residuo, mezclado con el orujo a la salida del decantador en el proceso de producción de aceite de oliva, es de gran importancia por el alto coste que supone dicha pérdida. Actualmente, el porcentaje de aceite se evalúa por análisis químicos, sistemas basados en infrarrojos cercanos, entre otros.

En este trabajo se ha desarrollado un sistema de clasificación en tiempo real basado en el número, forma y tamaño de los grumos (burbujas) que se forman en el orujo. Se ha observado que el aceite favorece directamente la formación de dichos grumos. El sistema informático está basado en el análisis de la secuencia de imágenes digitales que se obtienen en tiempo real a la salida del decantador, detectando el número de grumos que aparecen y su tamaño, para ver si exceden de unos valores determinados.

Dichos valores definen el clasificador construido y se determinan mediante un proceso de aprendizaje automático a partir de imágenes correspondientes a muestras piloto analizadas químicamente. El clasificador se basa en la dependencia estadística encontrada entre el número, tamaño y forma de los grumos, con el porcentaje de aceite de la muestra, y no se requiere ningún tipo de análisis adicional de las muestras tan pronto como dichos parámetros de control se hayan determinado. El sistema avisará de una pérdida excesiva utilizando sólo la información suministrada por las imágenes digitales obtenidas mediante una cámara digital a la salida del decantador.

• Materias:Aceites vegetales Aceites y grasas comestibles Alimentos Industrias oleaginosas
• Subjects:Vegetable oils Oils and fats edible Food Oil industries
• Palabras claves:Industria de alimentos, Grasas comestibles, Aceites comestibles, Materias grasas, Lípidos, Ácidos grasos esenciales, Aceite de oliva, Análisis de imágenes, Detección de contornos, Visión por computador, Clasificación automática, Reconocimiento de patrones
• Keywords:Food Industry, Edible Fats, Edible Oils, Fats, Lipids, Essential Fatty Acids, Olive Oil, Image Analysis, Contour Detection, Computer Vision, Automatic Classification, Pattern Recognition