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[Resumen] El sector del aceite de oliva y de la aceituna de mesa representan ya el 3% del PIB total de Andalucía. Teniendo en cuenta las cifras que este hecho supone, predecir la cosecha campaña tras campaña es clave para definir estrategias de marketing. Dada la gran superficie de olivar existente resulta interesante la integración de tecnologías emergentes que puedan facilitar esta tarea de predicción. En este trabajo se estudia la viabilidad del uso de cámaras de visión por computador de espectro visible embarcadas en UAVs para valorar de forma cualitativa la carga frutal de los olivos de una plantación. Las imágenes adquiridas fueron etiquetadas y posteriormente utilizadas para entrenar tres arquitecturas CNN (AlexNet, GoogLeNet, y ResNet) por el método de transferencia de aprendizaje. La arquitectura que mejor rindió fue GoogLeNet, que posteriormente fue optimizada obteniendo finalmente una tasa de éxito del 90% a la hora de clasificar imágenes que mostraban regiones de olivos con carga alta, media, baja y descarte (no olivo).

[Abstract] Tuning methods have always been a task which every musician has to deal with. The main goal of this project is developing a device to simplify and assist stringed instrument users with the tuning process of their instruments. To that end, a prototype capable of acquiring sound through the vibration of the instrument body is produced using mainly a microcontroller device combined with a frequency estimation algorithm. The device development results show high accuracy in musical tone diagnosis compared to commercial tuners. The prototype offers several opportunities for developing new applications and research in quality control, material characterisation or even non-stringed instruments analysis.

[Resumen] La calidad y cantidad de aceite de oliva virgen están influenciadas por el efecto de las variables tecnológicas duranteel proceso de producción en base a las propiedades de las aceitunas de entrada. Dado que la calidad de las aceitunas evoluciona durante la campaña de recolección, una cuestión relevante es la determinación sistemática del momento de recolección para maximizar el beneficio total de campaña. Este trabajo propone un método para determinar el plan óptimo de producción para la campaña considerando la naturaleza estocástica del problema, presentando los resultados de su aplicación a diferentes escenarios de producción.

[Resumen] Los parámetros más importantes para medir la calidad del aceite de oliva virgen (AOV) son la acidez y el índice de peróxidos y actualmente son determinados en laboratorios que utilizan las muestras de aceitunas extraídas de cada lote en el proceso de recepción de las almazaras. El objetivo de este trabajo es proporcionar un sistema de inspección automático, basado en visión por computador en los canales visible e infrarrojo (IR), para inferir automáticamente estos parámetros. La propuesta utiliza como características principales las diferencias de textura superficial, los defectos en las imágenes en IR y una valoración de color en el espacio CIELab. Por otra parte dos redes neuronales artificiales se han utilizado como técnica de estimación de los parámetros de calidad mencionados. El sistema ha alcanzado buenos resultados con R = 96.3 para acidez y R = 93.9 para índice de peróxidos.