Manuel de Jódar, autor de la tesis que ha dado lugar a este sistema.

Olimerca.- Investigadores de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), de la Universidad de Sevilla y de la Miguel Hernández, han desarrollado una tecnología basada en el uso de una red neuronal que permite deshuesar 2.500 aceitunas en un minuto.

El sistema desarrollado predice los posibles errores de deshuesado a través de visión artificial y predice si una aceituna se va a deshuesar correctamente en función de la posición de la oliva previa al deshuesado.

Durante la investigación se ha desarrollado una electrónica y software propios, ya que en el mercado no hay dispositivos comerciales que procesen la información recibida a tan alta velocidad, explica el director de la tesis, profesor del departamento de Ingeniería Agronómica.

El sistema se ha desarrollado en la tesis doctoral “Análisis del funcionamiento de la cadena de alimentación de las máquinas deshuesadoras de aceitunas mediante diagnosis por visión artificial y redes neuronales” defendida por Manuel de Jódar y dirigida por los doctores José Miguel Molina Martínez, investigador responsable del Grupo de Ingeniería Agromótica y del Mar de la UPCT; Antonio Madueño Luna, de la Universidad de Sevilla, y Antonio Ruiz Canales, de la Universidad Miguel Hernández.

Actualmente el grupo de investigación Ingeniería Agromótica y del Mar de la UPCT, junto a investigadores las universidades de Sevilla y Miguel Hernández,  está trabajando en la posibilidad de expulsar aquellas aceitunas que están mal posicionadas y probar otras redes neuronales de hardware más actuales.