Sensores avanzados para el control de sólidos...

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Sensores avanzados para el control de sólidos.

Visión espectral15/02/17

Ricardo DíazDpto. Instrumentación y Automática

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Mejoras en el control de la calidadVisión espectral o imagen químicaConceptos de la visión hiperespectralCapacidades y experiencia de ainiaAplicaciones y caso de éxitoOtras tecnologíasTendenciasRuegos y preguntas

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Mejoras en el control de la calidad

PASADO FUTURO

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Automatización de procesos de inspección y control de calidad:

• Aumentar productividad

• Incrementar calidad de los productos

• Mejorar la seguridad

• Optimizar los recursos

– Reemplazar la intervención humana en tareas repetitivas, peligrosas

– Capacidad de operar en continuo sin paradas/descansos

• Facilitar la supervisión de procesos complejos

• Ayudar en la toma de decisiones

• Reducir gastos de producción

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Necesidad de sistemas de medida / sensores:

• No destructivos

• Rápidos

• Robustos

• Información objetiva

• Información de la composición

Oportunidad para nuevas tecnologías como la visión hiperespectral

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Visión avanzada: la imagen química

Se trata de una tecnología capaz de identificar el espectro o huella digitalde capa compuesto y generar una imagen artificial o mapa químicoasignando un color a cada compuesto.

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Muchas gracias por su atención

Conceptos de la visión hiperespectral

Espectroscopia NIR:

Análisis del espectro NIR para medir composición a partir de la absorción de la luz en diferentes longitudes de onda

Tecnología no destructiva para obtener información químicade un punto de la muestra.

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Visión Artificial

Adquisición y procesamiento de imágenes en 2D para obtener información relacionada con propiedades físicas (forma, tamaño, color)

Tecnología no destructiva para obtener información física de toda la muestra

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Visión hiperespectral o imagen química

Generación de imágenes artificiales analizando el espectro NIR de cada punto de la muestra

Tecnología no destructiva para obtener información química y física de cada punto de la muestra

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• Visión hiperespectral

Técnica que permite obtener el espectro continuo de cada punto de un área. Configuración push-broom: se realiza un escaneo línea a línea. La óptica enfoca el objeto a medir y una rendija restringe la imagen a una sola línea. A continuación, la óptica espectrográfica descompone la luz de cada punto en las diferentes longitudes de onda del espectro sobre el sensor matricial, obteniendo la colección de espectros correspondientes a cada punto de la línea.

s

λ

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© specim

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CÁMARA NIR

ÓPTICA ESPECTROGRÁFCA

ÓPTICA ENFOQUE

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El fundamento de esta técnica se basa en la interacción de la luzinfrarroja y la materia, donde la luz se absorbe in diferentes longitudesde onda del espectro.

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Cada compuesto químico tiene una huella espectral característica.

© ainia

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Configuración Multiespectral: selección de algunas longitudes de onda

Configuración Hiperespectral: uso de todas las longitudes de onda del espectro

λ1λ2

λ1

λ2

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λ1 λ2

λ1 λ2

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λ1 λn

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Nociones de espectroscopia

El espectro infrarrojo es una huella característica de cada sustancia según su composición.

Presenta absorciones de la luz en las bandas del espectro asociadas a los enlaces moleculares.

Los espectros se han de pre-procesar para corregir cambios en la señal mediante técnicas como :

- Corrección de la línea base

- Suavizado

- Centrado

- Escalado

- 1ª y 2ª Derivada

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Ley de Beer-Lambert: La absorción es proporcional a la concentración

Coeficiente de absorción

Camino óptico

Concentración del analito

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Análisis de datos: QUIMIOMETRÍA

Espectro: Conjunto de datos con elevada dimensión X (absorciones) y baja dimensión Y (concentración)

Es necesaria una reducción dimensional.

Previamente los espectros necesitan de unos pre-tratamientos matemáticos para quitar ruido y desviaciones.

Se pueden hacer dos tipos de análisis:

- Predictivo: estimar la concentración de un parámetro

- Clasificación: clasificar las muestras en varias clases

- Discriminante: si una muestra pertenece a un grupo o no

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CONJUNTO DE MUESTRAS

DATOS NIR ANÁLISIS DE REFERENCIA

PRE-TRATAMIENTOS

MODELO ESTADÍSTICO

MODELO DE CALIBRACIÓN

CONJUNTO DE MUESTRAS

DATOS NIR

PRE-TRATAMIENTOS

PREDICCIONES CON MODELO DE

CALIBRACIÓN

DIFERENCIAS DE VALIDACIÓN

ANÁLISIS DE REFERENCIA

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Es necesario hardware de apoyo de cálculo computacional intensivo para procesar el hipercubo: extraer los espectros de todos los puntos, aplicar los pretratamientos, obtener los componentes principales, aplicar los algoritmos de predicción o clasificación y reconstruir la imagen.

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Capacidades y experiencia de ainia

• ainia centro tecnológico que cuenta con sistemas hiperespectrales que van desde los 400 nm hasta los 2.500 nm y que dispone de la capacidad de trabajar en tiempo real con este tipo de tecnología en base a sus 10 años de experiencia y a los proyectos de investigación previamente llevados a cabo.

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Aplicaciones y casos de éxito

Principales aplicaciones:

• Medida de la calidad, la composición, la contaminación bacteriana o

la adulteración en productos cárnicos.

• Medida de la frescura, textura y presencia de parásitos en

pescado.

• Detección de defectos internos, externos, enfermedades, madurez

en frutas y verduras.

• Medida de la humedad, el contenido en grasa o la presencia de

materias extrañas es frutos secos y snacks.

• Detección de materias extrañas en platos preparados.

• Control de calidad en ingredientes, principios activos, etc.

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Determinación del porcentaje de grasa intramuscular en carne mediante un sistema de visión hiperespectral en el infrarrojo cercano

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Detección de contaminantes/materias extrañas por su composición

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Detección de insectos en semillas de girasol tostadas

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© ainia

Agricultura de precisión: detección de malas hierbas y de enfermedades en cultivos

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Detección de tumores de piel en aves de corral mediante visión hiperespectral

S. Nakariyakul, D.P. Casasent / Journal of Food Engineering 94 (2009) 358–365

A través de una selección de 8 bandas espectrales en el VIS / NIR se pudo detectar 32 de 40 tumores de la piel.

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Predicción de la retención de agua, el pH, y el color de la carne de cerdo usando imagen hiperespectral

D. Barbin et al. / Meat Science 90 (2012) 259–268

Clasificación de los filetes de lomo de cerdo en RFN (rojizo, firme y no exudativa), PSE (pálida, suave y exudativa) y DFD (oscura, firme y seca)

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NIR imágenes hiperespectrales para la determinación rápida y sin reactivos de enterobacterias en filetes de pollo

Y.-Z. Feng et al. / Food Chemistry 138 (2013) 1829–1836

Modelo PLS basado en 3 longitudes de onda (930, 1121 y 1 345 nm) para estimar la presencia Enterobacterias con error (RMSEs) > 0.47 log10 CFU g-1.

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Aplicación industrial de la visión hiperespectral a la detección de cuerpos extraños en frutos secos

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Aplicaciones en otros sectores:

• Farmacia, cosmética y química

• Separación de materiales en reciclado

• Control de humedad en cerámica

• Clasificación, exploración y detección impurezas en minerales, áridos…

• Control humedad y detección defectos en madera y papel

• Medicina/salud: detección de lesiones y enfermedades

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Evaluación de la cantidad y distribución del PA en comprimidos

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Clasificación de plásticos reciclados

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© ainia

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Caracterización de las partes plásticas y circuitos impresos de los teléfonos móviles para el reciclado mediante imagen químicaRoberta Palmieri. Waste Management 34 (2014) 2120–2130

Se desarrollaron dos modelos para clasificar los componentes plásticos según su composición mayoritaria y los circuitos electrónicos según el tipo de metal.

Azul: Ni–Au; Verde: Si, Ba Rojo: Cu, Fe, Si, Ni

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Mapeado de la superficie utilizando la espectrometría de imagen hiperespectral Fred A. Kruse. Geomorphology Vol 137, Issue 1 (2012), 41–56

El análisis de datos hiperespectrales permite el mapeo de forma remota de la distribución de materiales espectralmente activos en la superficie como el hierro, la hematita, goetita y jarosita en el VNIR; arcillas, carbonatos, micas, sulfatos y otros minerales en el SWIR; y silicatos y carbonatos en el LWIR.

Detección de minerales en el parque de Yellowstone: agua, caolinita, silicio…

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© ainia 1

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© ainia 2

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© resonon

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Otras tecnologías

• Visión avanzada:

� Visión 3D / láser

� Visión infrarroja

� Termografía

• Ultrasonidos

• Teraherzios

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Visión 3D / láser

Un emisor láser es un dispositivo que genera un haz de luz coherente

monocromática de alta densidad.

Mediante luz láser es posible medir la altura de los objetos. Para ello se

coloca el láser en un ángulo conocido con respecto al objeto a iluminar y a la

cámara. La distorsión del haz se correlaciona con la altura.

Empleando luz estructurada es posible medir las coordenadas de cualquier

objeto con una adecuada iluminación: reconstrucción 3D, posición, tamaño,

textura…

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Visión infrarroja

Mediante cámaras sensibles a la luz infrarroja se pueden captar imágenes

con información que no es capaz de percibir el ojo humano y que aportan

información de interés:

- Detección de defectos no apreciables en el visible.

- Ventanas espectrales transparentes a productos orgánicos.

- Detección de contaminantes o materias extrañas.

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Termografía

La radiación infrarroja emitida por cualquier cuerpo es proporcional a la temperatura.

La termografía es una técnica basada en el análisis de imagen mediante cámaras sensibles a la banda del espectro electromagnético que va desde los 3.000 hasta los 14.000 nm.

Las cámaras termográficas captan esa radiación y la transforman en una imagen en escala de grises.

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Aplicaciones:

� Control de la eficiencia térmica/sobrecalentamiento/fugas.

� Medida de la temperatura del producto.

� Detección de materias extrañas con diferente capacidad deretención del calor.

� Defectos procesos de termosellado.

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Ultrasonidos

Tecnología basada en la propagación de señales ultrasónicas entre 500 Hzy 1 MHz a través de medios continuos. Permite medir productos líquidos ysólidos, en proceso o envasados.

Aplicaciones:

� Medida de propiedades físicas como textura, densidad o fisuras.

� Detección de cuerpos extraños.

� Defectos de cierre en envases.

Un sistema consta del transductor cerámico que genera la señal, elgenerador/receptor y el procesador que analiza la señal.

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Teraherzios

Los teraherzios (rayos T) son un tipo de radiación electromagnética cuyas longitudes de onda se encuentran entre 30 micras y 3 mm.

Es un tipo de radicación segura, no-destructiva y ofrece información de la materia debido a la absorción activa y específica que se produce en diversas sustancias, células y tejidos.

Los rayos T son no ionizantes, capaces de penetrar en la ropa, materiales de envasado y muchos otros materiales. En cambio, es absorbida selectivamente por el agua y algunos compuestos orgánicos.

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Principales aplicaciones:

• Identificación espectroscópica sin contacto:

✓ Detección e identificación de explosivos.

• Evaluación no destructiva:

✓ Inspección por corrosión.

✓ Grietas, huecos y otros defectos estructurales.

✓ Medida del espesor.

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Tendencias

• Reducción de costes:

� Sensores MEMS

� Aplicación a problemas no resueltos con tecnologías

convencionales:

� Inspección de productos complejos multi-ingrediente

� Detección de defectos no visibles

� Medida de parámetros de calidad químicos

� Detección de materias extrañas de baja densidad

• Automatizar procesos de control complejos para optimizar la

producción y aumentar niveles de calidad y seguridad (INDUSTRIA 4.0).

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Ruegos y preguntas

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Muchas gracias por su atención

Ricardo Díaz rdiaz@ainia.es

625679334

Dpto. Instrumentación y Automática