Optimització del procés industrial d'escorxadors utilitzant tècniques de modelització, tractament de dades i classificació automàtica

dc.contributor
Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament d'Enginyeries
dc.contributor.author
Masferrer Caralt, Gerard
dc.date.accessioned
2019-07-04T10:01:21Z
dc.date.available
2019-07-04T10:01:21Z
dc.date.issued
2019-06-17
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/667106
dc.description
Programa de Doctorat: Ciències Experimentals i Tecnologies
dc.description.abstract
Els escorxadors de porcí disposen d’una gran quantitat de dades a conseqüència del volum de caps sacrificats diàriament. Aquesta informació inclou per una banda dades intrínseques dels animals (sexe, raça, i pes), i per altra dades provinents de sistemes de classificació de canals. Aquesta tesi està formada per un conjunt de publicacions on s'explora l'ús de tècniques de reconeixement de patrons en escorxadors. Aquestes tècniques s’utilitzen amb l'objectiu d'optimitzar el sistema productiu a través de la classificació de les canals segons característiques del pernil. Dels resultats obtinguts se’n conclou que l’ús d’aquets models en escorxadors pot ser una eina útil per millorar els sistemes de classificació de canals, concretament per classificar pernils segons l’espessor de greix subcutani. Aquests mètodes podrien permetre reduir errors deguts a la fatiga dels operaris, optimitzar processos posteriors a les sales d’especejament i incrementar la velocitat de la cadena de l’escorxador.
dc.description.abstract
Pig slaughterhouses have a large amount of data as a result of the volume of heads slaughtered daily. This information includes intrinsic animal data (sex, breed and weight) on the one hand, and data from carcass classification systems in slaughterhouses on the other. This thesis consists of a set of papers exploring the use of pattern recognition techniques in slaughterhouses. These techniques are used with the aim of optimising the production system through the classification of carcasses according to the characteristics of the ham. From the obtained results, it can be concluded that the use of pattern recognition models can be a useful online tool in slaughterhouses to classify hams according to the thickness of the subcutaneous fat. In addition, this method could allow the replacement of an operator in the production line, saving personnel costs, allowing faster chain speeds and reducing errors due to the fatigue of the operator.
dc.format.extent
135 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
cat
dc.publisher
Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya
dc.rights.license
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Escorxadors -- Automatització
dc.title
Optimització del procés industrial d'escorxadors utilitzant tècniques de modelització, tractament de dades i classificació automàtica
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
62
dc.contributor.director
Martí i Puig, Pere
dc.contributor.codirector
Serra i Serra, Moisès
dc.contributor.tutor
Carreras Ubach, Ricard
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess


Documents

tesdoc_a2019_masferrer_gerard_optimitzacio.pdf

1.874Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)