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PDC2023-145853-C41

Financiado

Ingeniería eléctrica, electrónica y automática

EL SUBPROYECTO 1 (UEX) DEL PROYECTO VEGGIE-NOSE DESEMPEÑA UN PAPEL FUNDAMENTAL EN EL DESARROLLO DE UN SISTEMA VERSATIL DE SENSORES MULTIPLES PARA LA DETECCION DE COMPUESTOS ORGANICOS VOLATILES (COV) EMITIDOS POR VEGETALES Y LA MON... ver más

01/01/2023

UNEX

86K€

Presupuesto del proyecto: 86K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 804

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 804

Presupuesto del proyecto 86K€

Descripción del proyecto EL SUBPROYECTO 1 (UEX) DEL PROYECTO VEGGIE-NOSE DESEMPEÑA UN PAPEL FUNDAMENTAL EN EL DESARROLLO DE UN SISTEMA VERSATIL DE SENSORES MULTIPLES PARA LA DETECCION DE COMPUESTOS ORGANICOS VOLATILES (COV) EMITIDOS POR VEGETALES Y LA MONITORIZACION DE GASES DE EFECTO INVERNADERO. ESTE SUBPROYECTO SE CENTRA ESPECIFICAMENTE EN LAS TAREAS CRUCIALES NECESARIAS PARA ALCANZAR ESTE OBJETIVO GENERAL. SUS ACTIVIDADES ABARCAN EL ANALISIS DE SEÑALES, EL ACONDICIONAMIENTO DE SEÑALES, LA INTEGRACION DE SENSORES, EL PROCESAMIENTO DE SEÑALES Y PROCESOS DE VALIDACION EXHAUSTIVOS, TODO ELLO TRABAJANDO EN ARMONIA PARA ALCANZAR LOS OBJETIVOS PRIMORDIALES DEL PROYECTO.EL SUBPROYECTO UEX SE OCUPA PRINCIPALMENTE DE CREAR LOS SISTEMAS DE INSTRUMENTACION Y CONTROL DE LOS SENSORES. ESTOS SISTEMAS SON ESENCIALES PARA INTEGRAR A LA PERFECCION VARIOS SENSORES EN UN PROTOTIPO DE PLATAFORMA MODULAR MULTISENSOR. ESTE PROTOTIPO SE DISEÑARA PARA QUE SEA PORTATIL, FACIL DE USAR Y EQUIPADO CON CAPACIDADES DE COMUNICACION INALAMBRICA, LO QUE LO HARA ADAPTABLE A DIVERSAS APLICACIONES EN EL FUTURO. COMBINARA LOS PRINCIPALES SENSORES DESARROLLADOS EN EL PROYECTO ANTERIOR Y AJUSTADOS PARA ESTA APLICACION AGRICOLA, CON SENSORES COMERCIALES RESISTIVOS DE OXIDO METALICO, ELECTROQUIMICOS Y OPTICOS ESCOGIDOS, COMO LOS DE INFRARROJO CERCANO (NDIR) Y FOTOIONIZACION (PID). UN ASPECTO IMPORTANTE AL QUE EL EQUIPO PRESTARA ESPECIAL ATENCION DURANTE EL DISEÑO DEL PROTOTIPO ELECTRONICO ES EL ANALISIS DE LAS SEÑALES DE LOS SENSORES Y EL DESARROLLO DE CIRCUITOS DEDICADOS DE ACONDICIONAMIENTO DE SEÑALES, ESPECIALMENTE PARA LOS SENSORES ANALOGICOS. ESTA FASE ES DE GRAN IMPORTANCIA, YA QUE GARANTIZA LA FIABILIDAD DEL SISTEMA Y LA EXACTITUD DE LOS DATOS AL PROPORCIONAR DATOS PRECISOS RECOGIDOS DE LOS SENSORES. UNOS CIRCUITOS DE ACONDICIONAMIENTO DE SEÑALES EFICACES SON CRUCIALES PARA MEJORAR LA PRECISION Y FUNCIONALIDAD GENERALES DEL SISTEMA MULTISENSOR.POR OTRA PARTE, EN ESTE SUBPROYECTO SE CREARA UN ROBUSTO SISTEMA DE PROCESAMIENTO DE SEÑALES QUE MEJORARA AUN MAS LAS CAPACIDADES DEL SISTEMA MULTISENSOR. ESTE SISTEMA INCORPORARA TECNICAS AVANZADAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, INCLUYENDO ALGORITMOS DE CLASIFICACION Y REGRESION DE ULTIMA GENERACION, GARANTIZANDO QUE EL SISTEMA PUEDA MANEJAR DATOS COMPLEJOS DE LOS SENSORES CON PRECISION Y EFICIENCIA. ESTOS ALGORITMOS SE UTILIZARAN PARA LA CLASIFICACION Y/O CUANTIFICACION DE DIVERSOS COV EMITIDOS POR VEGETALES Y GASES DE EFECTO INVERNADERO PRESENTES EN EL AIRE. ADEMAS, SE PONDRAN A PUNTO PARA HACER FRENTE A LOS RETOS QUE SUELEN PLANTEARSE EN LAS APLICACIONES PRACTICAS, COMO LA DERIVA, LAS INTERFERENCIAS CRUZADAS, ASI COMO EL IMPACTO DE LA HUMEDAD Y LA TEMPERATURA.POR ULTIMO, SE LLEVARA A CABO EL PROCESO DE VALIDACION DEL INNOVADOR SISTEMA DE DETECCION DESARROLLADO. ESTA VALIDACION ABARCA TANTO ENTORNOS DE LABORATORIO CONTROLADOS COMO ESCENARIOS DE CAMPO REALES, AMBOS ORIENTADOS A EVALUAR LA CALIDAD DE LAS HORTALIZAS. LA COLABORACION DE LAS EMPRESAS PARTICIPANTES EN EL PROYECTO PROPORCIONARA ENTORNOS DE PRUEBA REALES QUE GARANTIZARAN QUE EL SISTEMA MULTISENSOR DESARROLLADO CUMPLE LAS EXIGENTES NORMAS DE RENDIMIENTO Y FIABILIDAD NECESARIAS PARA LAS APLICACIONES PREVISTAS. ELECTRONIC NOSE\VEGETABLE PRODUCTION\MACHINE LEARNING\GAS SENSORS

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