VISIÓN ARTIFICIAL de limpieza y lavado que debe aplicarse sobre el mismo. Para ello, se integra la nueva información generada en el sistema de gestión del patio de la almazara a través de un protocolo de comunicación, permitiendo prever el comportamiento de la aceituna durante su procesado, contribuyendo a mejorar las características de los aceites obtenidos y posibilitando una trazabilidad completa del producto. La tecnología utilizada en el proyecto ‘VA_Olives’ se basa en el aná- lisis de imágenes y se compone de diversos subsistemas eléctricos y optoelectrónicos, de un hardware (sistemas de iluminación y visión arti cial) y un software (programas de comunicación y algoritmos de evaluación de la calidad del fruto). Para el diseño de estos algo- ritmos y validación de los modelos, no solo se ha tenido en cuenta la caracterización visual del fruto, sino que se ha procedido al análisis de sus características físico-químicas y sensoriales en laboratorio. Conclusiones principales Entre las conclusiones principales, destaca la capacidad de este nuevo sistema de visión arti cial para evaluar, de manera mucho más able, la calidad potencial del fruto en comparación con la sim- ple inspección visual. Asimismo, permite detectar la presencia de aceitunas con algún tipo de de ciencia dentro de las partidas decla- radas ‘de vuelo’, permitiendo separarlas y evitando, así, que una pequeña cantidad de fruto defectuoso pueda afectar a la calidad del aceite de oliva virgen extra extraído. Permite detectar la presencia de aceitunas con algún tipo de de ciencia dentro de las partidas declaradas ‘de vuelo’ Además, se ha comprobado que, dentro de las partidas de aceitunas consideradas 'de suelo', existe igualmente una amplia disparidad de calidades que, al ser procesadas de manera conjunta, afectan nega- tivamente al producto nal. El prototipo con el que se ha trabajado se ha implantado, en con- diciones reales de trabajo, en la cooperativa San Sebastián, de la Guardia (Jaén), que ha puesto a disposición del proyecto sus instala- ciones, medios técnicos y personal.• 31