Control de calidad automático de uva de vinificación basado en visión artificial

Hipersectores

Áreas de investigación

Fecha Inicio:  17/12/2012

Fecha Fin:  16/12/2013

Referencia: SP20120276

Entidad financiadora: Universitat Politècncia de València

Participantes ai2: Sánchez Salmerón, Antonio

Visión artificial para medir la calidad de la uva

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una herramienta semiautomática para la reconstrucción de uva con el objetivo de contribuir a la automatización del control de calidad de la uva de vinificación.

Entre los factores que definen la calidad del vino, destaca la importancia de la calidad de la uva como materia prima, pero este concepto es difícil de valorar, a causa de problemas como la existencia de parámetros subjetivos, el corto periodo de tiempo disponible para realizar los análisis durante la temporada de vendimia, la falta de instrumentos de medida y su coste elevado, así como la mezcla de uva de buena y mala calidad en los camiones de descarga. Incrementar la objetividad y automatizar las tareas de supervisión de la calidad de la uva puede suponer un gran avance tecnológico respecto al sistema tradicional de evaluación de la uva, basado ahora en los conocimientos de un experto, y supondría un gran impacto en la industria vinícola.

Así, el presente proyecto trata de contribuir a automatizar el proceso de valoración de la uva que se recibe en los centro de acogida de las cooperativa mediante el uso de técnicas de visión artificial tridimensional. Para conseguirlo, se propone el desarrollo de una herramienta semiautomática de reconstrucción de los granos visibles de un racimo. Este proceso se realizará a partir de imágenes obtenidas mediante un sistema de visión estereoscópica con configuración de cámaras en paralelo.

En la actualidad, la clasificación de la uva se realiza a partir de una inspección por parte de un experto, que la puntúa en función de los parámetros que determinan su calidad. También se realizan diferentes muestras en el laboratorio para estimar la cantidad de azúcar, el pH, la acidez total y la calidad fenólica. La introducción de un sistema de visión tridimensional en la clasificación del racimo permitirá estimar los parámetros geométricos de los racimos y, en consecuencia, evaluar mejor su calidad.


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