Sistema Automático para el Cálculo del Tiempo de Esterilizado del Fruto de Palma Elaeis Guineensis Mediante Inteligencia Artificial

Abstract

En la industria de beneficio de aceite, una de las principales problemáticas se centra en la eliminación de la subjetividad al momento de determinar el tiempo de esterilizado del fruto de palma de aceite. Es conocido que el método de caracterización actual depende principalmente de la experiencia del experto en la zona de esterilización. Por lo cual, pueden surgir errores derivados de una incorrecta caracterización inicial. En este contexto, el presente proyecto de investigación propone un sistema automático para el cálculo del tiempo de esterilizado del fruto de palma Elaeis guineensis mediante técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial. El modelo desarrollado consta de una etapa inicial donde se capturan las imágenes del grupo de RFF a esterilizar en un transportador de cadena de tipo redler. posteriormente, se extraen los racimos predominantes en la escena con el fin de analizar el grado de madurez mediante una red neuronal convolucional de tres salidas que representan los posibles estados de maduración de los racimos (inmaduro, maduro, sobremaduro). Y, se normalizan los resultados del grupo evaluado en un vector de tres posiciones donde cada una de ellas representa el porcentaje de racimos evaluados en cada estado con respecto al total. Finalmente, se analizan los resultados en el vector de salida normalizado mediante una red neuronal artificial cuya salida indica el tiempo de esterilizado recomendado para el grupo de racimos evaluado. Como resultado, se obtiene un algoritmo capaz de predecir el grado de madurez de RFF y recomendar un tiempo de esterilizado para el grupo de racimos evaluado en plantas de beneficio. El modelo desarrollado demostró que puede ser aplicable en plantas extractoras, manteniendo pérdidas por impregnación de aceite en fase solida inferiores a 0,8% de (Aceite / RFF). Junto con una reducción del tiempo de esterilización del 2,78% en promedio.