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El subproceso de batido de la pasta de aceituna es, dentro del proceso de elaboración del aceite de oliva virgen, uno de los subprocesos más importante junto con el de centrifugación. Un batido incompleto o defectuoso afecta de forma negativa al proceso de extracción posterior, mermando tanto en calidad como en cantidad el aceite elaborado.

 

 

Controlar automáticamente, en tiempo real, el estado de batido de la pasta, permite ajustar al mínimo el tiempo de batido necesario para su preparación, lo que posibilita incrementar la capacidad productiva de la instalación. También permite la detección rápida de pastas difíciles adecuando el batido a sus características, evitando pérdidas de aceite en el orujo debidas a procesar pasta en condiciones deficientes de preparación. Además, la reducción al mínimo de este tiempo de batido, unida a la optimización del empleo de agua de calefacción, supone una mejora importante en el consumo energético de la instalación.

Imagen tomada del interior de la batidora en funcionamiento. Se puede apreciar la pasta adherida a las palas

La contribución de este trabajo se centra en la implementación de un sistema de control automático del estado de batido de la pasta de aceituna, integrando cámaras de visión por computador en el interior de la termobatidora. Para ello, se pretende estimar la cantidad de aceite sobrenadante, la viscosidad de la pasta y la granularidad de su superficie. La presencia de aceite sobrenadante es el indicador más obvio, ya que este hecho facilitara el proceso posterior de separación; la emulsión de las gotas de aceite con el resto de componentes de la aceituna modifica la viscosidad de la pasta y por consiguiente la suciedad de las palas; la coalescencia de las gotas de aceite provoca a su vez el agrupamiento de las partículas sólidas de la pasta, y esto implica que el tamaño de los grumos formados sea un factor indicativo del estado de la pasta.Sistema de visión instalado en una termobatidora de tres cuerpos.

 

Para realizar la adquisición de imágenes en este proyecto, se han utilizado 2 modelos diferentes de cámaras de visión artificial: la cámara color progresiva Genie C1400 de Teledyne Dalsa y la cámara multiespectral de doble sensor AD-80 de JAI Cameras.