Análisis automático del proceso de cristalización del grano de sacarosa mediante procesamiento de imágenes

Abstract

Se trabajo se enmarca en el ámbito de la producción de azúcar de mesa para consumo humano. En este largo proceso industrial, uno de los pasos más importantes es el de la cristalización del grano de sacarosa en el interior de los tanques denominados tachos cristalizadores al vacío. Tras los pasos posteriores de centrifugado, refinado, secado y acondicionamiento, se llega a la obtención del azúcar común de mesa, tal y como habitualmente es consumida. Si bien es cierto que hoy en día ya existen soluciones comerciales que permiten una monitorización automática de este proceso, son soluciones relativamente recientes y, en muchas factorías, sigue llevándose a cabo este proceso de supervisión de forma manual, bien bajo la supervisión visual humana constante a través de monitores, o bien mediante la extracción periódica de muestras del tanque. Este trabajo viene motivado por la inquietud de estudiar la complejidad que supone la puesta en marcha de un sistema automatizado, basado en técnicas de procesamiento de imágenes, para la supervisión en línea del proceso de crecimiento de los cristales de sacarosa. Esto, a su vez, posibilita trabajos futuros que permitan la verificación de que dicho proceso se desarrolle, en todo momento, dentro de los tiempos y parámetros previstos en la fábrica. El trabajo incluye tres partes. En primer lugar, la descripción del problema a abordar y del estado del arte, con el fin de tener una idea previa y un punto de partida para el desarrollo del software. En segundo lugar, una primera aproximación al problema, basada en la evaluación de técnicas de procesamiento de imágenes para la segmentación de imágenes de muestras secas de cristales de azúcar de mesa. En este estudio se ha hecho especial énfasis en el ensayo de diferentes técnicas de preprocesamiento, mejora y segmentación, así como de extracción de características, buscando la obtención de los mejores resultados para aplicarlos al caso real que se presenta en la industria. En tercer lugar, se aborda, efectivamente, el problema con imágenes de los granos de sacarosa en suspensión tomadas del interior del tanque, procedentes de un vídeo del proceso real de cristalización. Aquí se ha trabajado en la adaptación de los algoritmos previamente considerados o la adopción de nuevas estrategias. En cuanto al software desarrollado, se ha empleado eminentemente Matlab, concretamente la versión R2019A. haciendo uso específicamente del Toolbox de Procesamiento de Imágenes. Para la segmentación de los granos de sacarosa, se ha visto conveniente complementar las capacidades de dicho Toolbox con la herramienta de libre distribución ImageJ, orientada inicialmente al tratamiento de imágenes médicas, y cuyos algoritmos de segmentación arrojaban de forma consistente resultados muy superiores a los de Matlab.

This work is part of the production of white sugar for human consumption. In this long industrial process, one of the most important steps is that of the crystallization of the sucrose grain inside the tanks called vacuum crystallization tanks. After the subsequent steps of spinning, refining, drying, and conditioning, it comes to obtaining common table sugar, as it is usually consumed. Although it is true that today there are already commercial solutions that allow automatic monitoring of this process, they are relatively recent solutions and, in many factories, this monitoring process continues to be carried out manually, under constant human visual supervision. through monitors, or by periodically removing samples from the tank. This work is motivated by the concern to study the complexity of setting up an automated system, based on image processing techniques, for online monitoring of the growth process of sucrose crystals. This, in turn, enables future work that allows verification that said process is carried out, always, within the times and parameters set in the factory. The work includes three parts. First, the description of the problem to be addressed and the state of the art, to have a preliminary idea and a starting point for the development of the software. Secondly, a first approach to the problem, based on the evaluation of image processing techniques for the segmentation of images of dry samples of table sugar crystals. In this study, special emphasis has been placed on the testing of different preprocessing, improvement, and segmentation techniques, as well as the extraction of characteristics, seeking to obtain the best results to apply them to the real case that occurs in the industry. Third, the problem is effectively addressed with images of suspended sucrose grains taken from inside the tank, from a video of the actual crystallization process. Here we have worked on adapting previously considered algorithms or adopting new strategies. Regarding the developed software, MATLAB has been eminently used, specifically version R2019A. specifically using the Image Processing Toolbox. For the segmentation of sucrose grains, it has been found convenient to complement the capabilities of said Toolbox with the free distribution tool ImageJ, initially aimed at the treatment of medical images, and whose segmentation algorithms consistently yielded much superior results those of MATLAB.