Application of non-conventional sensor technologies to the automatic monitoring and control of the virgin olive oil production process

• Autores: Diego Manuel Martínez Gila
• Directores de la Tesis: Juan Gómez Ortega (dir. tes.), Javier Gámez García (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2016
• Idioma: inglés
• ISBN: 9788491590590
• Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Berenguel Soria (presid.), Elisabet Estévez Estévez (secret.), Andrea Bellincontro (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y de la Comunicación por la Universidad de Jaén
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de la instrumentación
      • Ingeniería de control
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUJA
• Resumen
  • español

    En los últimos años la producción de aceite de oliva ha experimentado un crecimiento desde el punto de vista cualitativo y cuantitativo, en parte gracias a la transferencia de conocimiento desde los centros de investigación hacia la planta de producción. Sin embargo, el grado de automatización del sistema productivo se encuentra de momento en una etapa inicial del recorrido que supone ponerse al nivel de otras industrias agroalimentarias. En este contexto, el trabajo que se desarrolla en la presente Tesis Doctoral tiene como objetivo profundizar en la aplicación de dos tecnologías no invasivas, espectroscopía en el infrarrojo cercano y visión por computador, para adquirir información a nivel de proceso, y en sus distintas etapas, y fundamentalmente con dos fines: (1) ayudar a determinar de forma cualitativa qué está ocurriendo en el proceso desde el punto de vista físico-químico y organoléptico, y (2) poder utilizar la información adquirida en estructuras de control automático de nivel local (subprocesos), global (proceso) o incluso en la toma de decisiones sobre el modo de operación de la planta como es el caso de la planificación de la producción.

  • English

    In recent years the production of virgin olive oil has experienced positive growth from qualitative and quantitative points of view, thanks to the transference of knowledge from the research centres to the production plant. However, the degree of automation of the virgin olive oil production process is at an earlier stage than other agronomic industries. In this context, the work developed in this doctoral thesis is seeking to deepen the application of two non-invasive technologies, near infrared spectroscopy and computer vision, in order to acquire information at process level, in different phases, and fundamentally with two specific purposes: (1) to assess in a qualitative form what is happening in the process from a physicochemical and organoleptic point of view, and (2) to use the acquired information in order to feed the automatic control structures at local level (sub-process), global level (process) or even in the decision making process about the operational mode of the production plant - i.e. the production planning