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dc.contributor.advisorRinaldi, Carlos
dc.creatorVorobioff, Juan
dc.date.accessioned2018-05-02T20:10:29Z
dc.date.available2018-05-02T20:10:29Z
dc.date.issued2013-08-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/2791
dc.description.abstractSe desarrolló una nariz electrónica (NE) de tamaño reducido, con algoritmos de procesamiento avanzado, hardware completo con adecuación de la mezcla gaseosa, electrónica de control y adquisición de datos. Este nuevo concepto de instrumentación analítica permitió identificar olores a semejanza del sistema olfativo humano pero con sus limitaciones. Actualmente el mercado local no ha desarrollado este tipo de sistemas de detección cuyas potenciales aplicaciones son de alto impacto tecnológico. Se realizaron mediciones irradiando muestras de baja presión de vapor con distintos tipos de láser para mejorar la calidad de las mediciones. Se implementaron algoritmos de reconocimiento con análisis de señales mediante Transformada Wavelet, Análisis de Componentes Principales (PCA), Análisis discriminatorios lineales y cuadráticos y Redes neuronales. Se desarrollaron algoritmos para NE con técnicas innovadoras de espectrometría de movilidad iónica (IMS). Se analizaron los datos aproximando las curvas obtenidas mediante ecuaciones con 2 exponenciales, separando las constantes de desorción de los compuestos. Se desarrolló un software propio con interfaz de usuario simple para poder proveer narices electrónicas de uso comercial. Se desarrolló un sistema de control para banco de gases para poder calibrar la NE. Se realizaron mediciones de trimetilamina (TMA), que es el indicador de la calidad organoléptica del pescado, detectando concentraciones de hasta 20 ppm de TMA. Posteriormente se midió pescado filete de merluza y se establecieron protocolos de medición. También se midieron distintas marcas de cafés, aceites y jugos entre otros alimentos. En todas las mediciones realizadas se discriminaron correctamente las muestras y se obtuvieron resultados satisfactorios. Se logró un gran avance calefaccionando y manteniendo estable la temperatura de la cámara. Con esta mejora se obtuvo mayor repetitividad en las mediciones y se redujeron los tiempos de medición.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherFacultad Regional Buenos Aireses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectProcesamiento de Señales e Imágeneses_ES
dc.subjectNarices Electrónicases_ES
dc.subjectArreglo de Sensoreses_ES
dc.subjectReconocimiento de Patroneses_ES
dc.subjectExtracción de Parámetroses_ES
dc.subjectClasificadoreses_ES
dc.titleDetección de olores mediante una nariz electrónica: desarrollo de electrónica y algoritmos para la caracterización de la calidad organoléptica de pescado y alimentos.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holderFacultad Regional Buenos Aires. Universidad Tecnológica Nacional.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vorobioff, Juan. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrdinfo:ar-repo/semantics/tesis doctorales_ES
dc.rights.useAtribución – No comercial – Compartir igual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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