Influencia del suelo y el riego en la percolación de lisímetros monolíticos de suelo inalterado

La presente Tesis Doctoral, de marcado carácter experimental e instrumental, plantea el estudio de la evolución temporal del movimiento de agua confinada en un lisímetro de tipo monolito mediante el desarrollo de un equipo específico para la medida del agua que percola y el software de proceso y análisis de los datos. Asimismo se presenta un prototipo de toma-muestras para posterior análisis químicos del agua recogida, basado en un circuito de registro y control y un motor paso/paso que controla el llenado de la recipientes que albergan las muestra

Influence of Water and Air Flow on the Performance of Cellulose Evaporative Cooling Pads Used in Mediterranean Greenhouses

Evaporative cooling systems are a widely used technique in Mediterranean greenhouses. In this study, the cellulose evaporative cooling pads most commonly used in this region were tested in the laboratory using a new methodology in a wind tunnel to determine the water flow on the pad and air flow through it, as well as the water consumption and pressure drop caused by each pad as a function of air speed. Greater water flow increased the pressure drop, but the main effect on performance was caused by modifying the air flow through the pad. We recommend a range of air speeds through the pad of 1 to 1.5 m s‐1, at which the pressure drop was between 3.9 and 11.25 Pa, depending on the type of pad and the water flow applied. On the other hand, saturation efficiency ranged between 64% and 70%, while the amount of evaporated water varied between 1.8 and 2.62 kg h‐1 K‐1 per square meter of pad area

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

Dispositivo para medir el comportamiento de cimentaciones ante un esfuerzo de tracción o de comprensión

Número de publicación: ES2221783 A1 (01.01.2005) También publicado como: ES2221783 B1 (16.12.2006) Número de Solicitud: Consulta de Expedientes OEPM (C.E.O.)P200202403 (18.10.2002)Un dispositivo para medir el comportamiento de cimentaciones ante un esfuerzo de tracción o de compresión, que comprende: un bastidor (1, 2); un cilindro hidráulico (3) montado en el bastidor de modo que pueda pivotar alrededor de al menos un eje; medios de acoplamiento mecánico del cilindro hidráulico (3) a la cimentación; medios de medir el esfuerzo ejercido por el cilindro hidráulico sobre la cimentación; medios de medir el desplazamiento de la cimentación bajo el esfuerzo; y medios de alimentación hidráulica del cilindro hidráulico.Universidad de Almería. Universidad de Sevill

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 performance of the feeding chain in olive pitting machines by artificial vision and neural networks

[SPA] 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. El trabajo propuesto analiza la correcta ubicación de las aceitunas en los cangilones de la cadena de alimentación, para lo que 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 que, adecuadamente entrenada, permita clasificar el cangilón en cuatro posibles estados: vacío, normal, y casos anómalos (con dos aceitunas, o con aceituna mal posicionada). Finalmente, se valorará el uso de chips físicos neuromórficos (Intel Curie y NeuroMem CM1K) para la clasificación. [ENG] Olive pitting machines are characterized by the fact that their optimum working is linked to a good adjustment: selection of the right feeding disc for the variety of olive and its calibre, the geometric features of supply chain, etc. The first of these elements pins up the optimum input of olives in the feeding chain, keeping off buckets with gap or more than one olive there. The second element pins up the right position of the olives to be pitted, keeping off this olive be pitted for no main axe. The present paper analyses the right position of the olives in the buckets of the feeding chain, using: 1) An artificial vision system with external triggering be able to take photos for each bucket in front of the camera; 2) A neuronal network classified, in a right teaching way, it can classify the bucket in four possible cases: empty, normal, and incorrect olive position. The analysis has been carried out using tool-box of Matlab neuronal network. Last, the paper analyses the use of physics chips (Intel Curie and NeuroMem CM1K) with neuronal network for classification.Se agradece a los autores de la patente P201300242 el uso de la misma para este trabajo de investigación. Se agradece a la empresa TeleNatura EBT S.L. por la integración de nuevas tecnologías en la agricultura y por tanto servir de referencia para el desarrollo de proyectos tecnológicos

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

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