09/04/2015 Jornada de Tecnología Hiperespectral aplicada a la industria agroalimentaria y la agricultura. Utulización de la técnica y aplicabilidad. Carolina López. Infaimon

1. TECNOLOGIA
HIPERESPECTRAL APLICADA A
LA INDUSTRIA
AGROALIMENTARIA Y A LA
AGRICULTURA
Utilización de la técnica y
aplicabilidad

2. • INFAIMON
• Historia
• Productos
• Canales de comunicación
• Aplicaciones
Índice
IMAGEN HIPERESPECTRAL

3. • 1994: creación de la compañía en una oficina en Barcelona,
principalmente dedicada al análisis de imagen.
• 1996: Infaimon se introduce en el campo de la Visión Artificial.
• 2001: Nueva oficina en Madrid.
• 2003: Infaimon Portugal.
• 2007: Infaimon México.
• 2010: Infaimon Brazil.
Historia
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4. Nuestros productos
• Iluminación
• Ópticas
• Cámaras
• Frame grabbers
• Sistemas y cámaras inteligentes
• Software
• Accesorios
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5. Canales de comunicación
• Oficinas en Barcelona, Madrid, Aveiro (Portugal), Querétaro
(México) y Paulínia (Brazil)
• http://www.infaimon.com/es/
• http://www.facebook.com/infaimon
• http://blog.infaimon.com/
• http://www.twitter.com/infaimon
• http://www.youtube.com/user/INFAIMONGroup
• infaimon@infaimon.com
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6. Datos hiperespectrales
Cada píxel se
asocia con la firma
espectral de la
muestra.
La firma espectral
incluye información
muy precisa sobre
el color, la
composición
química, la calidad,
la temperatura,etc.
R
400 700
Spectralaxis
Spatial axis
Time
Wavelength
Spectrum for one
pixel
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7. Bandas espectrales
• Visible: 380-780nm
• VNIR: 400-1000nm
• NIR: 900-1700nm
• eNIR: 600-1600nm
• SWIR: 1000-2500nm
• MWIR: 3000-5000nm
• LWIR: 8000-14000nm
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8. Soluciones
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9. Salud de la vegetación
El VNIR proporciona
información muy útil en
la detección de hongos
en la palma africana.
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Departamento Forestal del estado de Sarawak,
en Malaysia

10. Fenotipos
Análisis de la estructura
y de las funciones
(arquitectura,
crecimiento, rendimiento
fisiológico,…). Este tipo
de análisis permite
identificar los rasgos de
las plantas.
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SMO bvba Belgium

11. Detección de plantas
Detección de plantas
de cannabis en el
VNIR, NIR o SWIR.
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Universidad de Tel Aviv

12. Detección de enfermedades
Sistemas VNIR,
además de SWIR,
en la
monitorización de
las plantas para la
detección de
infecciones.
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Universidad Católica de Leuven
Manchas
amarillas
Septoriosis

13. Investigación
Plantas y semillas.
Alimentación animal.
Clasificación del trigo duro:
• Contenido de los granos
vítreos: proteínas y gluten.
• Clasificación de granos
vítreos y harinosos.
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Laboratorio Canadiense de Investigación del
Grano

14. Investigación a escala micro:
Los sistemas SWIR se utilizan
en la detección de infecciones
por hongos en semillas de
maíz. El escaneo se lleva a
cabo en 1 o 2 segundos, lo
que minimiza la exposición al
calor de las muestras.
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Universidad de Stellenbosch, Sudáfrica

15. Detección del cornezuelo:
Mediante sistemas SWIR se
analiza la toxicidad del trigo
por presencia del hongo
cornezuelo.
La detección es posible en
tiempo real mientras el grano
pasa por una cinta industrial.
Mediante un modelo de
clasificación SVM se alcanza
un éxito en la predicción del
99%.
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Centro Valón de Investigación en Agricultura

16. Daños en fruta:
Se utilizan sistemas
VNIR para la detección
de daños en las piezas
de fruta.
La detección dependerá
del tipo de fruta y del
grosor de la piel, así
como del tiempo que
haga que se produjo el
daño.
Se utiliza una
clasificación PCA.
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Universidades de Jiangsu y Henan

17. Propiedades:
Se utilizan sistemas
VNIR para el análisis
de sólidos solubles,
contenido en agua y
firmeza del mango.
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Universidad McGill en Montreal

18. • La imagen hiperespectral podría convertirse en una
tecnología estándar en la investigación y la explotación
agrícola en un futuro cercano.
• La evolución continua de los componentes hace que cada
vez sea más sencillo introducir esta tecnología en nuevas
aplicaciones: las mejoras en el rendimiento de las cámaras
y el desarrollo de nuevos estudios hacen que resulte
sencillo introducir la tecnología en un mercado que busca
una mejora continua del rendimiento y de la calidad.
CONCLUSIONES