Technologies applied to characterise and improve the quality and traceability of table olives at harvest and post-harvest

La presente tesis doctoral aborda el estudio de las nuevas tecnologías para su aplicación a la mejora de la calidad y trazabilidad de la aceituna de mesa en la operación de cosecha y postcosecha. Se presenta un estudio donde se analizan medios de recolección y recepción habituales respecto de la caracterización del molestado que generan al fruto. Además, se expone una solución para el análisis del molestado del fruto en toda su superficie. Seguidamente se propone un monitor de rendimiento desarrollado mediante tecnología Time of Flight (ToF) para la estimación del peso del fruto cosechado y almacenado a partir del volumen ocupado por este. El monitor de rendimiento expuesto es comparado respecto de los sistemas de pesado actuales basados en células de carga. Otro tema tratado es la realización de lotes de fruto de una calidad determinada a pie de campo mediante un prototipo desarrollado basado en un remolque que integra funciones de limpieza y clasificación de fruto. En esta última operación se realiza la evaluación de parámetros de molestado, calibre y grado de madurez mediante análisis de imágenes. Estos lotes serán almacenados en líquido si tienen la calidad adecuada y enviados a la industria para mesa o, en seco, si son destinados a la extracción de aceite. En el trabajo se expone el desarrollo de este remolque y su evaluación en condiciones de campo. Por último, también se indica la metodología seguida para digitalizar todo el proceso de cosecha y postcosecha llevado a cabo, registrando en la nube lotes de fruto con la trazabilidad asociada, que contiene tanto las operaciones anteriores a la recolección como las posteriores hasta la entrega en la industria, así como la propuesta de estructura de la información en la nube para continuar dentro de esta hasta llegar al consumidor. Las tecnologías y gestión de la información necesarias son expuestas junto a los resultados de su puesta en funcionamiento. Se ha establecido un patrón característico de molestado atribuible a cada medio de recolección, así como la mejora de la calidad del fruto mediante medidas correctoras en cuanto a la recepción del fruto con superficies acolchadas obteniéndose que el sacudidor de ramas es el método de recolección más agresivo con recepción sobre fardo. Adicionalmente, se puede estimar el molestado real del fruto evaluando parcialmente el fruto y aplicando un factor de corrección. Por otro lado, se han desarrollado monitores de rendimiento basados en sensores ToF que pueden ser una alternativa a las células de carga ya que ofrecen una buena exactitud y son más estables para la evaluación en dinámico del peso de fruto transportado. Por el contrario, factores como la iluminación ambiental y los colores pueden afectar al cálculo del peso. Además, requieren de una configuración adaptada a la geometría del sistema de almacenamiento del fruto. Finalmente, es posible realizar una limpieza y clasificación del fruto en campo que permita realizar lotes de una calidad determinada para enviarlo directamente desde el campo a las industrias de procesamiento para mesa y extracción de aceite, según la calidad evaluada. Así mismo, toda la trazabilidad asociada a los lotes (anterior y posterior a la recolección) puede centralizarse en una plataforma cloud y gestionarse para digitalizar toda la fase productiva en campo. Para ello es necesaria la adopción de tecnologías como RFID, GNSS, IoT, cloud computing y técnicas de procesamiento de imágene

Assessment of the Accuracy of a Multi-Beam LED Scanner Sensor for Measuring Olive Canopies

MDPI. CC BYCanopy characterization has become important when trying to optimize any kind of agricultural operation in high-growing crops, such as olive. Many sensors and techniques have reported satisfactory results in these approaches and in this work a 2D laser scanner was explored for measuring canopy trees in real-time conditions. The sensor was tested in both laboratory and field conditions to check its accuracy, its cone width, and its ability to characterize olive canopies in situ. The sensor was mounted on a mast and tested in laboratory conditions to check: (i) its accuracy at different measurement distances; (ii) its measurement cone width with different reflectivity targets; and (iii) the influence of the target’s density on its accuracy. The field tests involved both isolated and hedgerow orchards, in which the measurements were taken manually and with the sensor. The canopy volume was estimated with a methodology consisting of revolving or extruding the canopy contour. The sensor showed high accuracy in the laboratory test, except for the measurements performed at 1.0 m distance, with 60 mm error (6%). Otherwise, error remained below 20 mm (1% relative error). The cone width depended on the target reflectivity. The accuracy decreased with the target density

Methodology for Olive Pruning Windrow Assessment Using 3D Time-of-Flight Camera

The management of olive pruning residue has shifted from burning to shredding, laying residues on soil, or harvesting residues for use as a derivative. The objective of this research is to develop, test, and validate a methodology to measure the dimensions, outline, and bulk volume of pruning residue windrows in olive orchards using both a manual and a 3D Time-of-Flight (ToF) camera. Trees were pruned using trunk shaker targeted pruning, from which two different branch sizes were selected to build two separate windrow treatments with the same pruning residue dose. Four windrows were built for each treatment, and four sampling points were selected along each windrow to take measurements using both manual and 3D ToF measurements. Windrow section outline could be defined using a polynomial or a triangular function, although manual measurement required processing with a polynomial function, especially for high windrow volumes. Different branch sizes provided to be significant differences for polynomial function coefficients, while no significant differences were found for windrow width. Bigger branches provided less bulk volume, which implied that these branches formed less porous windrows that smaller ones. Finally, manual and 3D ToF camera measurements were validated, giving an adequate performance for olive pruning residue windrow in-field assessment