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

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

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

Protective role of nrf2 in renal disease

Chronic kidney disease (CKD) is one of the fastest-growing causes of death and is predicted to become by 2040 the fifth global cause of death. CKD is characterized by increased oxidative stress and chronic inflammation. However, therapies to slow or prevent CKD progression remain an unmet need. Nrf2 (nuclear factor erythroid 2-related factor 2) is a transcription factor that plays a key role in protection against oxidative stress and regulation of the inflammatory response. Consequently, the use of compounds targeting Nrf2 has generated growing interest for nephrologists. Pre-clinical and clinical studies have demonstrated that Nrf2-inducing strategies prevent CKD progression and protect from acute kidney injury (AKI). In this article, we review current knowledge on the protective mechanisms mediated by Nrf2 against kidney injury, novel therapeutic strategies to induce Nrf2 activation, and the status of ongoing clinical trials targeting Nrf2 in renal diseasesThe authors’work has been supported by grants FIS/Fondos FEDER (PI17/00130, PI17/00257, PI17/01495, PI18/01386, PI19/00815, PI20/00375, PI20/00487 ISCIII-RETIC REDinREN RD016/0009), Sociedad Española de Nefrología, FRIAT, Comunidad de Madrid en Biomedicina B2017/BMD-3686 CIFRA2-CM. Spanish Biomedical Research Centre in Diabetes and Associated Metabolic Disorders (CIBERDEM) and Cardiovascular (CIBERCV), Spanish Ministry of Science and Innovation (RTI2018-098788-B-100, DTS17/00203, DTS19/00093, RYC-2017-22369, FJC2019-042028), The “PFIS” and “Sara Borrell” training program of the ISCIII supported the salary of MGH (FI18/00310), SR-M (CD19/00021), and CH-B (CP16/00017). Spanish Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) grant RTI2018-100695-B-I00, Junta de Andalucía grants P18-RT-4264, 1263735-R and BIO-276, the FEDER Funding Program from the European Union, and Universidad de Córdoba (to J.M.V.

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

Grupo técnico del comité de cuenca del río Chubut: Experiencia y aprendizajes

El objetivo de este trabajo es documentar y comunicar la experiencia y aprendizajes resultantes de la participación de los organismos de ciencia y técnica de la región, a través del Grupo Técnico del Comité de Cuenca del Río Chubut, en ámbitos de toma de decisión sobre la Cuenca del Río Chubut.Fil: Pessacg, Natalia Liz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; ArgentinaFil: Liberoff, Ana Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; ArgentinaFil: Rimoldi, Pablo. Universidad del Chubut; ArgentinaFil: Salvadores, Franco José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Diaz, Lucas. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Brandizi, Laura. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaFil: Alonso Roldán, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Chubut; ArgentinaFil: Rius, Pía. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaFil: Kaless, Gabriel. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaFil: Flaherty, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaFil: Hernández, Marcos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Pascual, Miguel Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico para el Estudio de los Ecosistemas Continentales; ArgentinaXXVII Congreso Nacional del AguaBuenos AiresArgentinaInstituto Nacional del Agu

Effectiveness of an intervention for improving drug prescription in primary care patients with multimorbidity and polypharmacy:Study protocol of a cluster randomized clinical trial (Multi-PAP project)

This study was funded by the Fondo de Investigaciones Sanitarias ISCIII (Grant Numbers PI15/00276, PI15/00572, PI15/00996), REDISSEC (Project Numbers RD12/0001/0012, RD16/0001/0005), and the European Regional Development Fund ("A way to build Europe").Background: Multimorbidity is associated with negative effects both on people's health and on healthcare systems. A key problem linked to multimorbidity is polypharmacy, which in turn is associated with increased risk of partly preventable adverse effects, including mortality. The Ariadne principles describe a model of care based on a thorough assessment of diseases, treatments (and potential interactions), clinical status, context and preferences of patients with multimorbidity, with the aim of prioritizing and sharing realistic treatment goals that guide an individualized management. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a complex intervention that implements the Ariadne principles in a population of young-old patients with multimorbidity and polypharmacy. The intervention seeks to improve the appropriateness of prescribing in primary care (PC), as measured by the medication appropriateness index (MAI) score at 6 and 12months, as compared with usual care. Methods/Design: Design:pragmatic cluster randomized clinical trial. Unit of randomization: family physician (FP). Unit of analysis: patient. Scope: PC health centres in three autonomous communities: Aragon, Madrid, and Andalusia (Spain). Population: patients aged 65-74years with multimorbidity (≥3 chronic diseases) and polypharmacy (≥5 drugs prescribed in ≥3months). Sample size: n=400 (200 per study arm). Intervention: complex intervention based on the implementation of the Ariadne principles with two components: (1) FP training and (2) FP-patient interview. Outcomes: MAI score, health services use, quality of life (Euroqol 5D-5L), pharmacotherapy and adherence to treatment (Morisky-Green, Haynes-Sackett), and clinical and socio-demographic variables. Statistical analysis: primary outcome is the difference in MAI score between T0 and T1 and corresponding 95% confidence interval. Adjustment for confounding factors will be performed by multilevel analysis. All analyses will be carried out in accordance with the intention-to-treat principle. Discussion: It is essential to provide evidence concerning interventions on PC patients with polypharmacy and multimorbidity, conducted in the context of routine clinical practice, and involving young-old patients with significant potential for preventing negative health outcomes. Trial registration: Clinicaltrials.gov, NCT02866799Publisher PDFPeer reviewe

Italian guidelines for primary headaches: 2012 revised version

The first edition of the Italian diagnostic and therapeutic guidelines for primary headaches in adults was published in J Headache Pain 2(Suppl. 1):105–190 (2001). Ten years later, the guideline committee of the Italian Society for the Study of Headaches (SISC) decided it was time to update therapeutic guidelines. A literature search was carried out on Medline database, and all articles on primary headache treatments in English, German, French and Italian published from February 2001 to December 2011 were taken into account. Only randomized controlled trials (RCT) and meta-analyses were analysed for each drug. If RCT were lacking, open studies and case series were also examined. According to the previous edition, four levels of recommendation were defined on the basis of levels of evidence, scientific strength of evidence and clinical effectiveness. Recommendations for symptomatic and prophylactic treatment of migraine and cluster headache were therefore revised with respect to previous 2001 guidelines and a section was dedicated to non-pharmacological treatment. This article reports a summary of the revised version published in extenso in an Italian version