Eloisa Susana Gonzalez Palenzuela
Muchas azucareras tienen automatizados los depósitos donde se produce la cristalización del azúcar, controlándose el proceso "batch" que sucede en el mismo, pero no el seguimiento visual del crecimiento de los granos de azúcar. Este seguimiento, que es realizado por un operario, es necesario hacerle pues el producto final debe cumplir especificaciones legales de calidad, principalmente en cuanto al tamaño final y homogeneidad de los granos. Este trabajo aborda el problema de la supervisión automática del crecimiento de los cristales, dado por el interés de completar la automatización de los cristalizadores al vacío y de conseguir una mayor rapidez y un mayor rendimiento en el tratamiento de las anomalías que suceden durante el proceso. La solución propuesta combina técnicas de procesamiento de imágenes digitales con el uso de redes neuronales para la detección y clasificación de anomalías, utilizándose como enfoque principal la "comprensión global" de la imagen a partir, principalmente, de rasgos espectrales.
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