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

Autor: José Miguel Molina Martínez, Meritxell Justicia Segovia, Antonio Ruiz Canales, Montserrat Baena Sánchez, Antonio Madueño Luna, Manuel de Jódar Lázaro, Alberto Lucas Pascual, José Miguel Madueño Luna

Publikováno v: Zaguán. Repositorio Digital de la Universidad de Zaragoza
instname
Repositorio Digital de la Universidad Politécnica de Cartagena
Fundación Universitaria San Pablo CEU (FUSPCEU)

Las maquinas deshuesadoras de aceitunas se caracterizan porque su funcionamiento optimo esta vinculado a un buen ajuste: Seleccion de un plato de alimentacion adecuado a la variedad de aceituna y su calibre, de las caracteristicas geometricas de la c

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2a08d301f65426bdae15b7f24f23c1d7
https://doi.org/10.26754/c_agroing.2019.com.3423

Analysis of the Functionality of the Feed Chain in Olive Pitting, Slicing and Stuffing Machines by IoT, Computer Vision and Neural Network Diagnosis

Autor: Antonio Ruiz Canales, Meritxell Justicia Segovia, José Miguel Madueño Luna, Antonio Madueño Luna, Alberto Lucas Pascual, Manuel de Jódar Lázaro, José Miguel Molina Martínez

Publikováno v: Sensors
Volume 20
Issue 5
idUS: Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
Universidad de Sevilla (US)
Sensors, Vol 20, Iss 5, p 1541 (2020)
idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
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Sensors (Basel, Switzerland)

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&ndas

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f4ed84381ff353c42af9e49738cc73ba
https://doi.org/10.3390/s20051541