Desarrollo de un sistema inteligente de sensado como apoyo para la discriminación de cacao sano y contaminado en sus procesos de control de calidad

Abstract

El control de calidad para la exportación de cacao en Ecuador es un proceso que actualmente se realiza de forma manual, con lo que ofrecen a sus clientes un producto correctamente cultivado, cosechado y preparado para su exportación. En el presente trabajo se desarrolla un prototipo capaz de asistir el control de calidad, que, con ayuda de una nariz electrónica conformada por una matriz de sensores químicos, mida sustancias volátiles emanadas por los granos de cacao como amoníaco, vapores orgánicos solventes, metano, monóxido de carbono y óxido nitroso. El prototipo consta de cinco partes: una cámara de concentración de olores donde se colocan las muestras de granos de cacao, una cámara de medición con el arreglo de sensores químicos en su interior, un sistema neumático para el bombeo temporizado de aire controlando el paso de las sustancias volátiles entre cámaras, el área de adquisición-almacenamiento de señales manejado por una tarjeta Raspberry Pi3 y un modelo de red neuronal clasificador diseñado, entrenado e implementado en Python dentro de un ordenador, desde donde se controla el prototipo a través de una terminal. Luego de realizar 98 experimentos con 50 granos de cacao sanos y 48 granos contaminados, el prototipo permite discriminar las muestras de cacao sano de los que se encuentran contaminados con una exactitud del 95%.