Analysis of the Functionality of the Feed Chain in Olive Pitting, Slicing and Stuffing Machines by IoT, Computer Vision and Neural Network Diagnosis

Olive pitting, slicing and stuffing machines (DRR in Spanish) are characterized by the fact that their optimal functioning is based on appropriate adjustments. Traditional systems are not completely reliable because their minimum error rate is 1–2%, which can result in fruit loss, since the pitting process is not infallible, and food safety issues can arise. Such minimum errors are impossible to remove through mechanical adjustments. In order to achieve this objective, an innovative solution must be provided in order to remove errors at operating speed rates over 2500 olives/min. This work analyzes the appropriate placement of olives in the pockets of the feed chain by using the following items: (1) An IoT System to control the DRR machine and the data analysis. (2) A computer vision system with an external shot camera and a LED lighting system, which takes a picture of every pocket passing in front of the camera. (3) A chip with a neural network for classification that, once trained, classifies between four possible pocket cases: empty, normal, incorrectly de-stoned olives at any angles (also known as a “boat”), and an anomalous case (foreign elements such as leafs, small branches or stones, two olives or small parts of olives in the same pocket). The main objective of this paper is to illustrate how with the use of a system based on IoT and a physical chip (NeuroMem CM1K, General Vision Inc.) with neural networks for sorting purposes, it is possible to optimize the functionality of this type of machine by remotely analyzing the data obtained. The use of classifying hardware allows it to work at the nominal operating speed for these machines. This would be limited if other classifying techniques based on software were used

Improvements in the control of table olive pitting, slicing and stuffing machines

[SPA] El trabajo de investigación propuesto trata de analizar las limitaciones actuales de las máquinas deshuesadoras, rodajadoras y de relleno (DRR) de aceituna de mesa, crear un sistema para la detección de fallos de funcionamiento en las mismas, la cuantificación y optimización del rendimiento, y, por ultimo, su monitorización y control remoto, adaptable a cualquier modelo. Para ello se valdrá del uso de modernas técnicas de análisis tanto por hardware como por software empleando programas informáticos, microcontroladores y ordenadores monoplaca (SBC) así como introduciendo electrónica de control mediante sensores sin contacto en la máquina. [ENG] The proposed research attempts to analyze the current limitations of table olive pitting, slicing and stuffing machines and create a system for the detection of malfunctions, the quantification and optimization of performance, and lastly, for their monitoring and remote control, adaptable to any machine model. To achieve it, the research will consist in the use of modern hardware and software analysis techniques using computer programs, microcontrollers and single board computers (SBC) as well as introducing electronics through non-contact sensors in the machine.Se agradece a los autores de la patente P201300242, el uso de la misma para este trabajo de investigación

Calidad del agua para uso agrícola del río Mololoa, México

La descarga de agua residual de origen urbano, industrial y agrícola es la principal causa de la degradación de la calidad del agua de los ríos. El agua del río Mololoa que se utiliza para el riego, recibe descargas de agua residual de diversos poblados y en mayor volumen de la ciudad de Tepic. Con el objetivo de evaluar la calidad del agua para uso agrícola del río se establecieron 12 sitios de muestreo a lo largo del cauce. El muestreo fue mensual de enero a diciembre 2016. La calidad del agua se clasificó de acuerdo al pH, CE, SE, RAS y CSR. Para todo el periodo de muestreo: el pH fue alcalino, con promedio de 7.5, mínimo 6.3 y máximo 8.9; la CE fue en promedio 304, mínimo 139 y máximo 831 S cm-1, 50.7% se clasificaron como C1, 48.6% C2 y 0.7% C3. Con la SE 131 muestras se clasificaron como de muy buena a buena calidad, ocho de buena a peligrosa y una como peligrosa a muy peligrosa; los valores de la RAS fueron en promedio 1.6, mínima 0.3 y máxima 4.4; el CSR indica que 97% de las muestras son de buena calidad para uso agrícola y 3% condicionadas. En estiaje el pH fue alcalino con promedio de 7.7, mínimo 6.3 y máximo 8.9; en lluvias fue neutro con promedio de 7.3, mínimo 6.5 y máximo 7.8. Se obtuvo un incremento del pH, CE, SE, RAS y CSR en el periodo de estiaje, ya que el valor más alto se presentó en mayo, en el sitio La Escondida, donde se concentran todas las descargas de agua residual de la ciudad de Tepic y del relleno sanitario El Iztete. El agua del río Mololoa en el sitio La Escondida, no se recomienda para riego en el mes de mayo

Characterization of the percentage of badly positioned olives in pitting, slicing and stuffing machines of table olives (DRR)

[SPA] Este trabajo aporta un análisis del porcentaje de aceitunas mal posicionadas (barcos/beatas) que se generan en unas máquinas DRR de aceitunas que incorporan un sistema de visión artificial que evalúa en función del ángulo de expulsión seleccionado si las aceitunas van bien o mal posicionadas y permite dar indicaciones prácticas de los ángulos óptimos a las fábricas para minimizar los defectos en el punzonado. [ENG] This work provides an analysis of the percentage of poorly positioned olives (boats/beatas) that are generated in DRR machines of olives that incorporate an artificial vision system that evaluates based on the ejection angle selected if the olives are going well or poorly positioned and allows to give practical indications of the optimum angles to the factories to minimize the defects in the punching

Caracterización del porcentaje de aceitunas mal posicionadas en máquinas deshuesadoras, rodajadoras y relleno de aceitunas de mesa (DRR)

Las máquinas deshuesadoras/rodajadoras de aceituna y de relleno (DRR), son máquinas rotativas empleadas para aceituna de mesa. Constan de: tolva para depositar las aceitunas, cadena de alimentación de cangilones para transportarlas hasta un tambor giratorio, con, punzones para extraer los huesos mediante varillas desplazadoras. Finalmente las aceitunas deshuesadas van a una salida de la máquina y los huesos a otra.Estas máquinas por su naturaleza mecánica presentan un porcentaje de error a la hora de posicionar correctamente las aceitunas a ser deshuesadas/rellenadas/rodajadas, como resultado, esas aceitunas no son aptas para consumo y tienen que ser descartadas por varias razones:1.-Se han deshuesado por el eje menor de la aceituna formando lo que se conoce como “barco”2.-Se ha deshuesado en un eje inclinado próximo al eje principal lo que se conocen como “beatas”En el caso 1, las aceitunas pueden presentar en su interior el hueso entero que no ha podido ser extraído debido a la posición de la aceituna en el momento del deshuesado o de trozos del mismo. El sistema de flotación por densidad (que sigue al proceso de deshuesado), a veces no es capaz de eliminar las aceitunas con esquirlas de hueso con el problema que ello conlleva (salud alimentaria, rotura de punzones y asientos de la máquina DRR).En el caso 2, las aceitunas se considerarán aptas o no para su consumo en función de los criterios de calidad de la empresa.Para poder realizar las pruebas se ha desarrollado una interfaz mediante una aplicación QT creator en lenguaje C++ y las librerías de visión artificial OpenCV que permite junto a una cámara industrial y varias modificaciones mecánicas en la máquina DRR, extraer barcos/beatas y con ello determinar su porcentaje. El resultado obtenido con este sistema se ha contrastado con escandallos reales de las aceitunas deshuesadas/rellenas para cada valor angular seleccionado.Este trabajo aporta un análisis del porcentaje de barcos/beatas que se generan en una máquina DRR de aceitunas que incorporan este sistema de visión artificial en función del ángulo de expulsión seleccionado y permite dar indicaciones prácticas de los ángulos óptimos a las fábricas para minimizar los defectos.Figura 1: Cantidad de barcos obtenidos por cada 1000 aceitunas según el intervalo angular analizado

Análisis en tiempo real del funcionamiento de la cadena de alimentación de las máquinas deshuesadoras de aceitunas mediante diagnosis por visión artificial y redes neuronales

Las máquinas deshuesadoras de aceitunas se caracterizan porque su funcionamiento óptimo está vinculado a un buen ajuste: Selección de un plato de alimentación adecuado a la variedad de aceituna y su calibre, de las características geométricas de la cadena de alimentación, etc. El primero de estos elementos fija la entrada óptima de aceitunas en la cadena de alimentación impidiendo que queden cangilones vacíos o se llenen con más de una aceituna. El segundo elemento fija la correcta posición de la aceituna para ser deshuesada, evitando que esta sea deshuesada por un eje que no sea el principal. El trabajo propuesto analiza en tiempo real la correcta ubicación de las aceitunas en los cangilones de la cadena de alimentación, para ello se utiliza: 1.-Un sistema de visión artificial con disparo externo capaz de extraer una foto de cada cangilón que pase frente a una cámara. 2.-Una red neuronal clasificadora basada en un chip físico, de manera que adecuadamente entrenada, permita clasificar el cangilón en cuatro posibles estados: vacío, normal, con aceituna mal posicionada en “barco” y caso anómalo (dos aceitunas en un mismo cangilón, aceituna rota o aceituna mal posicionada no en barco). El trabajo muestra el uso de dos chips físicos con redes neuronales para la clasificación: a) Intel Curie b) NeuroMem CM1. El uso de los chips físicos Intel Curie y sobretodo Neuromem CM1K por su mayor capacidad y escalabilidad, ha sido satisfactorio y por tanto se comprueba un gran potencial para la clasificación. Se ha comprobado que la velocidad de transmisión de la información por puerto serie es suficiente para las velocidades habituales de las máquinas deshuesadoras, en torno a 1.800 aceitunas/min. Para poder realizar las pruebas se ha desarrollado una interfaz mediante la aplicación QT en lenguaje C++ que permite poder configurar de manera sencilla las imágenes a procesar y las condiciones de contorno para la detección de los fallos indicados

Caracterización de la salinidad en suelos de la planicie del río San Pedro, Nayarit, México

La planicie del río San Pedro, que tiene una formación fluvio-deltaica, es una de las superficies costeras que fueron afectadas por la intrusión marina durante la última glaciación. En esta zona, la agricultura es la principal actividad económica, sin embargo, las actividades agrícolas intensivas, su pasado geo-morfológico, la actual interdependencia con el sistema marino y el transporte de sales a través de los sedimentos y aguas, hacen que esta región sea susceptible a la acumulación de sales en los suelos. Con el objetivo de caracterizar la salinidad de la superficie agrícola de la planicie del río San Pedro, se hicieron dos muestreos de suelos en 91 sitios en un periodo de dos años. Se tomaron muestras de 0.0 a 0.3 m y de 0.0 a cada 0.1 m hasta profundidades de 1 m y 3 m. Se recolectaron 50 muestras de agua freática, además se obtuvieron extractos de saturación (1: θsat) de las distintas muestras de suelos. A los extractos de suelo y aguas freáticas, se les determinó el pH, CE, cationes y aniones mayoritarios, se calculó el parámetro relación de adsorción de sodio en su formulación original y ajustada (RASor, RASaj) y el porciento de sodio intercambiable (PSI). El pH, CE y RASor del agua freática estuvieron dentro de los intervalos de 6.94-8.37, 199-4660 µS cm-1 y 0.16-32.30 (mmolc L-1)1/2, mientras que en los extractos de saturación entre 4.81-8.58, 0.08-72.4 dS m-1 y 0.11-33.09 (mmolc L-1)1/2 respectivamente. Los problemas de salinidad en la zona de estudio están estrechamente relacionados con la intrusión de sales provenientes del sistema marino

A922 Sequential measurement of 1 hour creatinine clearance (1-CRCL) in critically ill patients at risk of acute kidney injury (AKI)

Meeting abstrac

Germinación de semilla de frijolillo, Rhynchosia minima (L.) dc., luego de someterla a tratamientos pregerminativos

Este estudio se realizó con el propósito de evaluar la germinación de semillas de frijolillo, Rhynchosia minima (L.) DC., sometidas a diferentes tratamientos pre-germinativos. Se condujeron tres experimentos, en los que se estudiaron los siguientes tratamientos: escarificación con ácido sulfúrico concentrado, con tiempos de inmersión de 0, 15, 30, 45 ó 60 minutos; calentamiento de la semilla a 60, 70, 80, 90 ó 100 ºC, durante 5 ó 10 minutos; y calentamiento a 70 ó 80 ºC durante 5, 10, 15, 20, 25 ó 30 minutos, además del testigo. También se evaluó la exposición de las semillas a una temperatura fija de 70 ºC durante 5 horas. De las técnicas de escarificación evaluadas, el uso de ácido sulfúrico concentrado, durante 30 minutos, y el calentamiento en estufa a 70 ºC, durante 5 horas, resultaron con el mayor porcentaje de germinación