Riassunto analitico
In questo lavoro è stato monitorato e caratterizzato un impianto industriale di produzione di pesto attraverso spettroscopia e imaging. I dati utilizzati sono provenienti da un sistema di visione e un NIR, entrambi installati sull'impianto di produzione. Questi dati sono stati elaborati con dei metodi matematici e statistici come analisi PCA e metodi di regressione (PLS, ROSA, RoBoost) con i quali sono stati costruiti dei modelli in grado di predire le proprietà del prodotto finale dalle analisi condotte sulle materie prime ancora in linea. Per monitorare il sistema sono state costruite delle carte di controllo multivariate. Le immagini del sistema di visione sono state utilizzate per identificare la percentuale di gambi e foglie presenti nell'immagine raccolta, per eseguire questa identificazione è stata applicata una tecnica di segmentazione.
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