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Desarrollo de un sistema de automatización no destructivo enfocado a la clasificación de pepino en base a sus propiedades ópticas y mecánicas

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Desarrollo de un sistema de automatización no destructivo enfocado a la clasificación de pepino en base a sus propiedades ópticas y mecánicas

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dc.contributor.advisor Talens Oliag, Pau es_ES
dc.contributor.advisor Prats Montalbán, José Manuel es_ES
dc.contributor.author López Villalobos, Salvador es_ES
dc.date.accessioned 2013-04-23T06:38:23Z
dc.date.available 2013-04-23T06:38:23Z
dc.date.created 2013
dc.date.issued 2013-04-23
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/28131
dc.description.abstract [ES] El objetivo del trabajo es el desarrollo de un sistema de automatización no destructivo enfocado a la clasificación de pepino en base a sus propiedades ópticas y mecánicas. Para su estudio, los pepinos se almacenaron en condiciones de temperatura y humedad controladas y se procedió al control del peso, cambios de color y textura provocados por el tiempo de almacenamiento. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto que durante el proceso de maduración del pepino, se dan una serie de cambios fisiológicos y bioquímicos que repercuten directamente en la variación de peso del fruto en función de los días de almacenamiento. Mientras que las propiedades ópticas estudiadas no permiten detectar variaciones externas aparentes en el producto hasta 33 días de almacenamiento, las propiedades mecánicas evaluadas a través del ensayo de punción sí que permiten registrar la evolución temporal de los cambios de textura que experimenta el pepino. El análisis mediante el modelo estadístico multivariante (N-PLS) de los datos de aceleración dinámica y estática obtenidos por los acelerómetros de una garra robótica, junto con los datos del texturómetro, reflejan una buena correlación entre ambos. De esta forma, se pone de manifiesto la idoneidad de la aplicación del sistema de garras robóticas para la clasificación de pepino en la industria agroalimentaria. es_ES
dc.description.abstract [CA] L'objectiu del treball és el desenvolupament d'un sistema d'automatització no destructiu, enfocat a la classificació del cogombre basant-se en les seues propietats òptiques i mecàniques. Per tal d'estudiar-les, els cogombres s'emmagatzemaren en unes condicions de temperatura i humetat controlades, i es procedí al control del pes, als canvis de color i als de textura, provocats pel seu emmagatzematge al llarg del temps. Els resultats obtinguts posen de manifest que durant el procés de maduració del cogombre, s'adonen una sèrie de canvis fisiològics i bioquímics que repercuteixen directament en la variació de pes del fruit en funció dels dies d'emmagatzematge. Mentre que les propietats òptiques estudiades no permeten detectar variacions externes aparents en el producte fins a 33 dies d'emmagatzematge, les propietats mecàniques avaluades a través de l'assaig de punció sí permeten registrar l'evolució temporal dels canvis de textura que pateix el cogombre. L'anàlisi mitjançant el model estadístic multivariant (N-PLS) de les dades d'acceleració dinámica i estàtica obtingudes pels acceleròmetres de l'urpa robótica junt amb les dades del texturòmetre, mostren una bona correlació entre ambdós. D'aquesta manera, es posa de manifest la idoneïtat de l'aplicació del sistema d'urpes robòtiques per a la classificació de cogombre a la industria agroalimentària. es_ES
dc.description.abstract [EN] The aim of the work is the development of a non-destructive automated system focused on cucumber classification based in their optical and mechanical properties. For the study, cucumbers were stored under controlled temperature and relative humidity and proceeded to control the weight, changes of color and texture across the time of storage. Results show that during the ripening of cucumber, there are physiological and biochemical changes directly affected by weight change during the storage. While the optical properties studied do not allowed to detect external variations at the product until 33 days of storage, the mechanical properties evaluated through a puncture test permit to record temporal evolution of the textural changes in the fruit. Analysis using statistical N-way model (N-PLS) with dynamic and static acceleration data obtained by robotic grippers accelerometers, and texturometre data, show good correlation between them. Results evince the suitability of a gripper system for cucumber classification and the application in food industry. es_ES
dc.format.extent 19 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Pepino es_ES
dc.subject Técnicas no destructivas es_ES
dc.subject Garras robóticas es_ES
dc.subject Propiedades ópticas es_ES
dc.subject Propiedades mecánicas es_ES
dc.subject Cogombre es_ES
dc.subject Tècniques no destructives es_ES
dc.subject Urpes robòtiques es_ES
dc.subject Propietats òptiques es_ES
dc.subject Propietats mecàniques es_ES
dc.subject Cucumber es_ES
dc.subject Non destructive techniques es_ES
dc.subject Robot grippers es_ES
dc.subject Optical properties es_ES
dc.subject Mechanical properties es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ciencia e Ingeniería de los Alimentos-Màster Universitari en Ciència i Enginyeria Dels Aliments es_ES
dc.title Desarrollo de un sistema de automatización no destructivo enfocado a la clasificación de pepino en base a sus propiedades ópticas y mecánicas es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural es_ES
dc.description.bibliographicCitation López Villalobos, S. (2013). Desarrollo de un sistema de automatización no destructivo enfocado a la clasificación de pepino en base a sus propiedades ópticas y mecánicas. http://hdl.handle.net/10251/28131. es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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