Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/14912
Título : Desarrollo e implementación de una nariz electrónica usando sensores semiconductores de óxido metálico para analizar el estado de madurez de frutas como plátano y frutilla
Director(es): Triviño Cepeda, Roberto Daniel
Autor: Llumiquinga Panchi, Gabriela Nathaly
Palabras clave : SENSORES INALÁMBRICOS
HUELLA DIGITAL OLFATIVA
SISTEMA DE COMUNICACIÓN
NARIZ ELECTRÓNICA
PRODUCCIÓN AGRÍCOLA
Fecha de publicación : 2018
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones.
Citación : Llumiquinga Panchi, Gabriela Nathaly (2018). Desarrollo e implementación de una nariz electrónica usando sensores semiconductores de óxido metálico para analizar el estado de madurez de frutas como plátano y frutilla. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí.
Abstract: Productos agrícolas como frutas y verduras son más propensos de ser desechados antes de su consumo ya que tienen un proceso de deterioro de pos cosecha por temperatura, hongos y bacterias; además durante el proceso de almacenamiento y traslado se estropean las frutas originando daños físicos al producto. El presente trabajo de investigación describe el diseño e implementación de una nariz electrónica “FruitNose” que permite identificar el nivel de madurez de frutas como el plátano y la frutilla, con ayuda de sensores semiconductores de óxido metálico para detectar Etileno, Etanol, Esteres, etc. El prototipo electrónico está conformado por los sensores, el sistema de comunicación y almacenamiento, además se implementó una aplicación móvil y un sitio web para visualizar el monitoreo de la fruta en tiempo real y su resultado. Para la obtención de la “Huella digital olfativa”, se tomó pruebas durante la vida útil de la fruta y con una herramienta cualitativa se etiqueta los niveles de madurez. Con los datos, etiquetas obtenidas, y usando una herramienta Multivariante de Regresión Lineal se consiguió los valores del modelo de predicción del sistema, los cuales son ingresados en la unidad de procesamiento del dispositivo que analiza la fruta. Así se define 3 niveles de madurez para la frutilla y 13 para el plátano logrando un porcentaje de identificación de 84% y 70% respectivamente luego de las pruebas realizadas con el sistema completo.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/14912
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
T-ESPE-040268.pdfTRABAJO DE TITULACIÓN7,53 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
T-ESPE-040268-D.pptxDEFENSA7,8 MBMicrosoft Powerpoint XMLVisualizar/Abrir
T-ESPE-040268-R.pdfRESUMEN128,8 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.