Resumen:
|
[ES] El objetivo del presente trabajo fue el desarrollo de un sistema de
automatización para la clasificación no destructiva de mango en categorías
de madurez. Durante el estudio, 120 mangos de la variedad ‘Kent’ ...[+]
[ES] El objetivo del presente trabajo fue el desarrollo de un sistema de
automatización para la clasificación no destructiva de mango en categorías
de madurez. Durante el estudio, 120 mangos de la variedad ‘Kent’ se
almacenaron en condiciones de temperatura y humedad controladas, y se
manipularon con una garra neumática acoplada a un brazo robot. Las
características espectrofotométricas en visible-infrarrojo cercano, color de la
piel, peso, parámetros de textura (fuerza/distancia en compresión en tres
puntos del fruto), actividad de agua, grados brix, pH y acidez titulable fueron
determinadas. Mediante una clasificación no supervisada (Cluster), los
parámetros de textura destructivos y los parámetros, índice de madurez y
pH, fueron empleados para establecer tres categorías de madurez de los
mangos (medios, maduros y sobremaduros). Las variables obtenidas de los
acelerómetros colocados en los dedos de la garra neumática de
manipulación de productos, junto con las variables de color externo y del
espectro visible-infrarrojo cercano, fueron utilizadas para clasificar los
mangos en las tres categorías de madurez obteniéndose un 82 % de frutos
bien clasificados.
[-]
[EN] The aim of this work was to develop an automation system for the nondestructive
discrimination of mango fruit according to ripeness. During the
study, 120 of the ‘Kent’ variety mango fruits were stored in ...[+]
[EN] The aim of this work was to develop an automation system for the nondestructive
discrimination of mango fruit according to ripeness. During the
study, 120 of the ‘Kent’ variety mango fruits were stored in controlled
conditions of temperature and humidity, and manipulated by a pneumatic
robot gripper. Visible and near-infrared spectrophotometry, skin color, weight,
texture parameters (compression strength /distance in three points of the
fruit), water activity, brix degree, pH and titratable acidity were determined.
Using an unsupervised classification (Cluster), the destructive texture
parameters and the parameters, maturity index and pH, were used to
establish three ripeness categories of mango fruit (medium, ripe and
overripe). The variables obtained from the accelerometers placed on the
fingers of the pneumatic robot gripper during product handling, along with
external color and visible and near-infrared spectrophotometry variables,
were used to classify the mango fruit in the three ripeness categories with an
82% of well classified fruit.
[-]
[CA] L'objectiu del present treball va ser el desenvolupament d'un sistema
d'automatització per a la classificació no destructiva de mànec en categories
de maduresa. Al llarg de l'estudi, 120 mànecs de la varietat ‘Kent’ ...[+]
[CA] L'objectiu del present treball va ser el desenvolupament d'un sistema
d'automatització per a la classificació no destructiva de mànec en categories
de maduresa. Al llarg de l'estudi, 120 mànecs de la varietat ‘Kent’ es varen
emmagatzemar en condicions de temperatura i humitat controlades, i es
varen manipular amb una urpa pneumàtica acoplada a un braç robot. Les
característiques espectrofotomètriques en visible-infraroig pròxim, color de la
pell, pes, paràmetres de textura (força/distància en compressió en tres punts
del fruit), activitat d'aigua, graus brix, pH i acidesa titulable varen ser
determinades. Per mitjà d'una classificació no supervisada (Cluster), els
paràmetres de textura destructius i els paràmetres índex de maduresa i pH, varen ser empleats per a establir tres categories de maduresa dels mànecs
(mitjans, madurs i sobremadurs). Les variables obtingudes dels
acceleròmetres col·locats en els dits d'una urpa pneumàtica de manipulació
de productes, junt amb les variables de color extern i de l'espectre visibleinfraroig
pròxim, varen ser utilitzades per a clasificar els mànecs en les tres
categories de maduresa obtenint-se un 82 % de fruits ben classificats.
[-]
|