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

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 conductividad eléctrica de baja frecuencia en el mesocarpio de diferentes variedades de aceitunas para almazara (Olea europea L.)

La conductividad eléctrica medida sobre diversos productos agroalimentarios, se emplea como técnica para determinar diferentes parámetros como el contenido de humedad y capacidad de germinación en semillas o la resistencia de los frutos a las heladas (Alwis & Mitchell, 1989), (Paine, D.H., et al., 2002). Investigaciones más recientes (Nelson & Nigmatullin, 2006), (Abu Izneid, B., et al., 2011), establecen la medición de la impedancia eléctrica como una técnica para la evaluación del estado de la madurez y la calidad de los frutos. En este trabajo se ha desarrollado un conductímetro experimental de corriente alterna (CA) a 50 hercios (Hz) de frecuencia, controlado mediante un microcontrolador PIC18F2550 vinculado a PC mediante USB, que se ha empleado para medir la conductividad eléctrica en el mesocarpio de la aceituna de almazara (Olea europaea L.), en diferentes estados de madurez. Su relación con los valores obtenidos de la medición de la conductividad eléctrica (expresada en % de Fondo de Escala), permite establecer objetivamente el índice de madurez de los frutos y determinar el momento óptimo de su recolección, atendiendo a parámetros clave como son el rendimiento graso de los frutos y la calidad del aceite resultante. Se han empleado cuatro cultivares diferentes, 'Picual', ‘Manzanilla de Sevilla’, ‘Hojiblanca’ y ‘Gordal sevillana’. El estudio demuestra que la conductividad eléctrica en el mesocarpio de los frutos, se incrementa conforme los frutos van madurando. Así mismo, se observa que cada variedad presenta un valor promedio característico para los últimos estadios de maduración.The electrical conductivity measured on various agrifoods products is used as a technique to determine the different parameters, as the moisture content and germinability of seeds or the resistance to frost of fruits (Alwis & Mitchell, 1989), (Paine, D.H., et al., 2002). Latest research (Nelson & Nigmatullin, 2006), (Abu Izneid, B., et al., 2011), set out the measurement of electrical impedance as a technique for assessing the stage of maturity and fruit quality. In this work, we have developed an experimental conductivity of alternating current (AC) at 50 Hz frequency, controlled by a microcontroller PIC18F2550 linked to PC via USB, which has been used to measure the electrical conductivity in the mesocarp of fruits for oil production (Olea europaea L.) in different stages of maturity, relating it to the values obtained from the measurement of electrical conductivity (Expressed in% of Full Scale) to establish objectively fruits maturity index, and determinate the optimal timing of collection based on parameters such as oil yield and fruit quality of the resulting oil. It has been studied the electrical conductivity evolution in the mesocarp of the fruit, in four different cultivars, 'Picual', 'Manzanilla de Sevilla', ‘Hojiblanca’ and ‘Gordal sevillana, concluded that the conductivity increases according to ripeness stage. Likewise, each variety has a characteristic average value for the latter stages of ripening maturing