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La Universidad de Jaén incorpora mecanismos científicos para automatizar la elaboración del aceite de oliva

Fuente: Universidad de Jaén


29 de abril de 2013
Juan Gomez en el laboratorio

Juan Gomez en el laboratorio

“Es un gran reto incorporar la Automática a un sector tradicional como el oleícola”, señala Juan Gómez, responsable del equipo de investigación de la Universidad de Jaén GRAV (Grupo de Robótica, Automática y Visión por Computador) y director de la Escuela Politécnica Superior de Jaén. Este equipo ha aceptado el desafío de automatizar las tareas y labores que rodean a la elaboración del aceite de oliva, desde el cultivo y la recolección de la aceituna, su transporte y su tratamiento, hasta la extracción del jugo oleoso y la preparación de los distintos tipos de aceite.

Para ello, los miembros del grupo han comenzado por analizar a fondo cada una de las fases que se llevan cabo en una almazara para, poco a poco, ir incorporando mecanismos tecnológicos que automaticen y optimicen el proceso. Una de las partes más importantes de este proceso es cuando la masa de la aceituna (después de haber sido triturada) pasa a una termobatidora que bate toda la pasta hasta dejarla en unas condiciones óptimas para la extracción del aceite.

Juan Gómez explica que en esta fase entran en juego muchas variables como la temperatura a la que se mantiene la masa, la velocidad de las palas que la baten, la adición de componentes, el tiempo de batido, el grado de viscosidad de la masa… “Normalmente es el maestro de almazara el que según su experiencia controla estos parámetros”, destaca. Los investigadores de la UJA pretenden automatizar esta fase colocando unas cámaras de visión por computadora en el interior de la termobatidora conectadas con un sistema informático inteligente capaz de asimilar esta información en forma de datos y determinar cada una de las variables de forma automática.

Laboratorio Grupo GRAV

Laboratorio Grupo GRAV

El responsable del equipo de ingeniería subraya que “nuestro objetivo no es sustituir el trabajo del maestro de la almazara, sino poner a su disposición una serie de mecanismos tecnológicos de ayuda, para que pueda tomar decisiones de una manera más rigurosa y científica”. El experto añade que formalizar a nivel científico todo el proceso ayudará enormemente a optimizar cada una de las fases que lo componen, permitiendo que haya nuevos razonamientos científicos que puedan ser valorados por el maestro de almazara con mucha más precisión.

Diego Martínez, miembro del equipo de investigación, señala que también estudian la posibilidad de usar cámaras hiperespectrales que sean capaces de reconocer los distintos tipos de aceituna, para que sea posible separarlas de  forma automática antes de iniciar el proceso de elaboración. Así como el uso de unos sensores especiales en la centrifugadora para controlar mejor todo el proceso de centrifugación en el que finalmente se extrae el aceite de la masa batida.

Vehículos agrícolas robotizados

Más a largo plazo, el grupo de investigación de la UJA aspira también a aportar sistemas automáticos que ayudan a mejorar las tareas de la recolección de la aceituna. Para ello, los investigadores estudian la robotización de vehículos agrícolas, de manera que éstos sean capaces de seguir una trayectoria óptima entre los olivos y usar unas pinzas vibratorias automatizadas. Otros aspectos que valora el equipo jiennense es el uso de drones (aparatos voladores no tripulados) que sobrevuelen el olivar en momentos previos al paso de los vehículos agrarios para detectar la presencia de obstáculos en su trayectoria.

Juan Gómez destaca que no se trata de sumergir al sector oleico en una revolución tecnológica que elimine el factor humano, sino que es más bien todo lo contrario, incorporar pequeñas mejoras que optimicen todo el proceso, proporcionando nuevas herramientas y mecanismos científicos para que el maestro de la almazara y los responsables del cultivo y recolección de las aceitunas pueda optimizar resultados en base a tres valores esenciales, calidad, rendimiento y consumo energético.

 


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