This work deals with automatic control applied to an agro-industrial sector. It
responses to the increasing interest of the peanut industry to improve productivity and product
quality. Precisely, an online automatic methodology to distinguish the different roast levels in the
peanut roasting process is introducing. This helps to detect failures in the peanut roasting process
so that corrections can be applied if needed. The proposed method is based on logistic regression
with information provided by optical sensors installed near to the oven where the roasting
process is carried out.
Este trabajo se enmarca en el ámbito del control automático aplicado al sector
agroindustrial. Responde a la creciente incorporación de tecnologÃa en el sector primario por
parte de algunas empresas dedicadas a la elaboración de derivados de la pasta de manÃ, en su
búsqueda de un aumento en la productividad y calidad de sus productos. Concretamente, se
presenta una metodologÃa automática y en lÃnea, para distinguir distintos niveles de tostado de
manà pelado sin piel a granel e introducir, en caso de fallas, correcciones en el proceso de
tostado. El método propuesto utiliza la información proporcionada por sensores ópticos
instalados a la salida del horno de tostado y está basado en el modelo de regresión logÃstica.
