SECTOR INDUSTRIAL

Industria de Instrumentación Electrónica, Programación, Procesamiento de la Señal y de Detección de Insectos (Control de Plagas).

CONCEPTOS GENERALES PREVIOS

Emisión acústica y vibracional

La emisión acústica, difinida por la norma E-610-82 de la American Society of Testing and Materials (ASTM), es la clase de fenómeno por causa de los cuales se genera energía elástica transitoria originada en el interior de una estructura. El test de emisión acústica tiene por fin la detección de "defectos activos" mediante métodos pasivos. Los defectos activos se definen como aquellos que provocan la emisión acústica cuando el material es sometido a pruebas. La detección de emisión acústica se produce por sensores piezoeléctricos. La figura 1 resume la definición anterior y la disposición genérica del equipo de medida en el medio en que se propagan las vibraciones.

Estándares en emisiones acústicas publicados por la ASTM

La ASTM ha publicado los siguientes estándares aplicables a la emisión acústica y su monitorización:

• E650-97 Standard Guide for Mounting Piezoelectric Acoustic Emission Sensors.

• E569-97 Standard Practice for Acoustic Emission Monitoring of Structures During Controlled Stimulation.

• E749-96 Standard Practice fbf Acoustic Emission Monitoring During Continuous Welding.

• E750-98 Standard Practice for Characterizing Acoustic Emission Instrumentation. • E751-96 Standard Practice for Acoustic Emission Monitoring During

Resistance Spot-Welding.

• E976-99 Standard Guide for Determining the Reproducibility of Acoustic mission Sensor Response.

• El 065-99 Standard Guide for Evaluating Characteristics of Ultrasonic Search Units.

Estas normas se consideran en la descripción de la invención objeto de la presente memoria.

Tipos de emisiones, formas de las señales. La técnica de la cuenta de eventos acústicos

Existen 4 tipos básicos de emisiones acústicas, que suelen clasificarse según patrones temporales. La figura 2 muestra un ejemplo de emisión acústica continua. Este tipo de emisión se mide en términos del valor eficaz de la señal monitorizada (Root Mean Square, RMS) de la señal monitorizada.

La figura 3 muestra una emisión de tipo ráfaga (burst). Esta emisión queda caracterizada estableciendo un umbral de tensión, y contando los eventos que lo traspasan. Cada vez que se traspasa el umbral, se produce un pulso, que constituye una cuenta para los circuitos electrónicos de medida. El dispositivo de procesamiento contabiliza el total de impulsos para un intervalo de tiempo dado. Además, cada pulso que genera el comparador electrónico entra a un circuito de retardo, que es el detector de golpes. Este detector se mantiene activo mientras detecta los pulsos provenientes del comparador. Una vez transcurrido el tiempo de espera (timeout), si no detecta más pulsos, entonces el detector se apaga (se inhibe) y todos los pulsos detectados quedan registrados como un "evento".

La figura 4 muestra el concepto de umbral y el registro de eventos acústicos, o vibraciones del medio que se registran.

La figura 5 muestra un proceso de ruido continuo pero "picudo" o "apuntado". Este tipo de procesos puede encontrarse en fluidos con turbulencias y también es propio de la alimentación y excavación (actividad) de termitas. Esta actividad es la que se desea mayoritariamente detectar.

La figura 6 muestra una emisión de tipo ráfaga con ruido de fondo continuo. Este tipo de series temporales son frecuentes en cavitación de gases, descargas parciales en transformadores de potencia con ruido de fondo, señales de pérdidas en tanques de almacenamiento, y en nuestro caso, en emisiones de alarmas de termitas. La figura 8 muestra un ejemplo de ráfagas de alarmas con su espectro característico.

Las termitas. Breve introducción entomológica

Las termitas son animales sociales que cavan intrincadas redes de galerías organizadas con el fin de alimentar a la "reina", ponedora de huevos, que garanticen la próxima generación y, en consecuencia, la supervivencia de la especie. Las "obreras" alimentan a la reina y cavan galerías, los "soldados" protegen a la colonia de agresiones externas, y las "aladas" se encargan de colonizar nuevos lugares de alimentación y cría. Una colonia puede extenderse en un radio de 1 km.

Estos invertebrados se alimentan principalmente de celulosa; por lo suelen invadir lugares donde existe madera y sus derivados. Durante la alimentación, las "obreras" producen señales vibracionales aleatorias (figura 9). Si las termitas "soldado" detectan un intruso en la colonia, emiten trenes de impulsos. Cada tren de impulsos o "ráfaga" contiene tres o cuatro impulsos equiespaciados. También están equiespaciadas en el tiempo las ráfagas. El tiempo de separación depende de la especie de termita. El análisis de estas vibraciones en el dominio del tiempo y de la frecuencia permite decidir si existe o no invasión (plaga). Además, cada especie posee un espectro de emisión con una o varias frecuencias portadoras características. Este espectro puede

extenderse al ultrasonido, por lo que se han diseñado sensores que realzan esta zona del espectro, con el fin de detectarlas.

La eliminación de estas plagas se ha fundamentado hasta recientemente en el empleo de "temiticidas". Estos productos contaminan en gran medida el medio ambiente, por lo que se han desarrollado otros productos (aplicados en "cebos"), que impiden a las "obreras" alimentar a la termita "reina".

ESTADO DEL ARTE LA TÉCNICAS ELECTRÓNICAS Y COMPUTACIONALES DE DETECCIÓN

Procesamiento de la señal

En la actualidad los procedimientos electrónicos y de procesamiento de la señal empleados en la detección de insectos, y en particular de termitas, se basan en el empleo de equipos de alto coste (sensores acústicos y vibracionales). Las técnicas de procesamiento de la señal emplean estadísticos de orden 2, como el análisis espectral (transformada de Fourier de la función de autocorrelación), y la cuenta de eventos acústicos (como quedó descrita en el apartado anterior).

La técnica del análisis espectral (el dominio de la frecuencia) se fundamenta en los procedimientos de diagnóstico tradicionales. En el dominio de la frecuencia, se compara la respuesta impulsional del sensor acústico o acelerómetro (proporcionada o no por el fabricante), con el espectro de la señal de interés bajo estudio, producida por el insecto, que en sí misma constituye una respuesta impulsional del sistema formado por el sensor y el medio a la actividad de las termitas. Es decir, debe considerarse que la respuesta que se analiza finalmente, en el elemento de presentación del equipo electrónico de medida, es la respuesta del sistema formado por el medio y el sensor a un impulso. Este impulso puede transmitirse mediante contacto directo o a través del aire, produciéndose señales vibracionales y acústicas. La respuesta en frecuencia obtenida posee una zona de ultrafrecuencia que debe considerarse.

El equipo del Dr. R. Maαkiα (http://cmave.usda.ufl.edu/~rmanldn/iadex.html.

Departamento de Agricultura de los Estados Unidos, Servicio de Investigación en

Agricultura) constituye un referente en la digitalización de sonidos producidos por diferentes especies de invertebrados, y en el análisis espectral de los sonidos. Estas experiencias se han realizado en laboratorios y en condiciones controladas.

Los métodos de detección también se basan en el empleo de contadores electrónicos que contabilizan el número de impulsos o perturbaciones producidas por los insectos en el medio en que se desarrollan. En concreto, el equipo AED2000L y su sonda SP-IL (de AEC, Acoustic Emission Consulting Inc.) operan según se ha descrito en apartado de "la cuenta de eventos acústicos". El sistema es fruto de una colaboración entre AEC y "Servicio de Investigación en Agricultura" de los Estados Unidos. Este equipo se ha concebido con el fin de detectar las siguientes plagas:

• Termitas (en madera, árboles y subsuelo),

• escarabajos y larvas devoradoras de raíces,

• hormigas y abejas "carpinteras", • escarabajos "cornudos" de los cítricos

• escarabajos asiáticos,

• gorgojos de las palmeras, y

• test en almacenes de grano.

El equipo está basado en la técnica de detección pasiva de emisiones acústicas, lo que significa que se comporta como un simple micrófono, que resitra eventos acústicos, y posteriormente se contabilizan por medio de circuitos electrónicos.

Patentes de equipos y sensores relacionadas con la invención

Existen varios equipos y sensores diseñados ad hoc para la detección de plagas, además del descrito con anterioridad. En este apartado se describen las patentes relacionadas.

Se han desarrollado equipos basados en el empleo de las microondas. En el sistema ideado por J.D. Robert et al (US6313643; PCT GOlN 22/00, 33/46; equivalente WO9709611), un emisor genera un haz que incide sobre la superficie u objeto afectado. Parte del haz se refleja y es detectado y procesado por matrices de redes neuronales, cuya misión es decidir a partir del haz reflejado si existe plaga.

El sensor descrito en JP7115887, e ideado por O. Hirotaka, permite medir las vibraciones producidas por la actividad de las termitas gracias a la salida eléctrica de un microinterruputor o relé, que se activa como resultado del movimiento de los insectos al interaccionar con el extremo del sensor (clavado) en el medio. El extremo contiene un cebo alimenticio.

La invención de referencia JP9168359 (US5877422), ideada por O. Hirotaka, incorpora un "array" de sensores de tipo relé que, al activarse por los insectos, produce señales eléctricas que se registran en una unidad externa al medio donde se conectan los sensores.

La invención más parecida a la nuestra de ha registrado en la patente número WO2004088454 (Inventor A.H.Andeson et. al; solicitante HARRIS CORP). Se basa en la recepción de una señal y el cálculo de sus autocumulantes de orden 4. Estos estadísticos de orden 4 se comparan con los almacenados en una base de datos, que permiten al sistema clasificar, caracterizar e identificar (huella dactilar) la señal. Esta invención está muy enfocada al ámbito militar en Electrónica de Comunicaciones. El sistema pretende informar al usuario sobre la localización y tipo de las emisiones enemigas. Puede así el usuario determinar el tipo de movimiento de tropas y la cuantía, así como la distancia a que se encuentran. Se basa en el reconocimiento

automático de patrones de señales de comunicaciones en un formato de modulación digital.

Inconvenientes apreciados en las anteriores invenciones

Los métodos descritos presentan dos inconvenientes sobre los que se fundamenta la presente invención. En primer lugar, se basan en el empleo de componentes electrónicos (configuraciones hardware) relativamente costosos, como son los sensores acústicos y los emisores y receptores de radiación. Por otra parte, cualquier vibración no producida por los insectos se registraría igualmente en las invenciones que emplearan relés.

El elevado coste de hardware no garantiza la detección en condiciones de elevada SNR (relación señal ruido). Los factores biofísicos, como el elevado coeficiente de atenuación de la madera, y los ambientales, también inciden en la degradación de la eficiencia de los algoritmos. Además, el ruido de fondo se superpone a la señal de interés, contaminando los registros de señales y provocando errores decisivos en lo referente a su interpretación.

En segundo lugar, el procesamiento de la señal realizado es de segundo orden, o basado en redes neuronales. En cualquier caso, no se ha considerado la eliminación de ruido por aplicación de la independencia estadística. Esta cuestión resulta decisiva en un problema de localizaάón de la fuente emisora.

Los cumulantes, o estadísticos de orden superior, HOS (Higher Order Statisitics) han demostrado su éxito en la separación ciega de señales en distintos campos de la

Ciencia y la Tecnología, como en Biomedicina, Radar, Comunicaciones, etc. El éxito del empleo de estadísticos de orden superior reside en que conservan la información relativa a las fases de las señales tratadas y a que eliminan (en gran medida) procesos de ruido con distribuciones de probabilidad simétricas. Además, esta herramienta de procesamiento avanzado de la señal, proporciona información relativa a las no linealidades de los sistemas.

Tomando partido de esta circunstancia, se presenta el procedimiento de detección de actividad de termitas (considerando su doble faceta, alimentación-movimiento y alarma) en ambientes de confluencia de múltiples fuentes de ruido.

DESCRIPCIÓN DE IA INVENCIÓN

El procedimiento de detección se lleva a cabo mediante el análisis combinado de los espectros de orden tres y cuatro (transformadas de Fourier de los cumulantes de orden tres y cuatro denominadas biespectto y triespectro, respectivamente). La parte más importante del procedimiento realiza la transformada rápida de Fourier de los cumulantes de orden 3 y 4; obteniéndose respectivamente un plano y un "cubo" en el dominio de la frecuencia, en lugar de una única dimensión frecuencial como la obtenida en el espectro clásico de una señal.

Las matrices y cubos de números complejos reúnen mucha información redundante. Se emplearan las propiedades de los cumulantes para la selección de direcciones prioritarias en la estructura organizativa de los datos. En concreto, se emplea las representaciones diagonales en el dominio de la frecuencia.

Se establecen los siguientes pasos en el procedimiento.

1. Caracterización espectral de la respuesta en frecuencia del sensor a conectar, con el fin de establecer los picos de resonancia del diagrama de ganancias o amplificaciones en función de la frecuencia. Se somete al sensor a impulsos vibracionales no saturantes y se obtiene su espectro en frecuencia. Ejemplos en figuras 8 y 9.

2. Filtrado paso-baja de las señales con el fin de eliminar componentes de baja frecuencia (frecuencias inferiores a 2000 Hz), que introducen información poco útil ya que no es propia de las especies de insectos. Ejemplo en figura

10.

3. Obtención de la transformada bidimensional del cumulante de orden tres mediante un estimador estadístico no sesgado, y previo ventaneo con ventanas "Hanning" o "Blackmann". Se elegirá como máximo salto intermuestral (lag) la décima parte del total de muestras del registro analizado, redondeada a la baja. No es necesario el solapamiento entre registros

(conjuntos de muestras de la misma señal); es decir, se calcula la transformada rápida de Fourier (Fast Fourier Trasform, FFI) de la señal filtrada en su totalidad y ventaneada (multiplicada por una función "ventana", que la suavice en los extremos sin alterar sus componentes en frecuencia, evitando así que se introduzcan componentes de altas frecuencias debidas a saltos en los extremos del registro de señal adquirido; se evita así el fenómeno de "fuga o pérdida espectral"). Ejemplos en figuras 11 y 12.

4. Selección de las direcciones relevantes del plano en un diagrama de contornos, que permita confirmar la elección de la diagonal principal cruzada de la matriz de números complejos. Esta dirección permite reducir la complejidad computacional del algoritmo de análisis. Ejemplos en las figuras 13 y 14 (corresponden a los cumulantes de orden 4, siendo análogas para orden 3).

5. Repetición del procedimiento con el cumulante de orden cuatro, obteniéndose el "triespectro" en el dominio de la frecuencia. Este análisis frecuencia! "cúbico" permite corroborar los resultados de triespectro. Ejemplos en las figuras 13, 14 y 15.

6. El criterio de detección se fundamenta en la aparición o no de un pico espectral en la zona no redundante del biespectro y del triespectro. Este pico espectral coincide con una de las frecuencias de resonancia del acelerómetro o sensor vibracional empleado. Si el equipo sólo registra ruido aleatorio, la forma de los diagramas espectrales no es apuntada, y permanece plana.

Ejemplo en figura 12.

El procedimiento puede implemeαtarse en un equipo genérico que responde al diagrama de bloques de la figura 7. El bloque de acondicionamiento de señal será propio del equipo de adquisición de señales que se emplee. Un "display" permite analizar visualmente la cuantía de las amplitudes de los estadísticos de orden superior en el dominio de la frecuencia.

El procedimiento se puede implementar haciendo uso de una amplia gama de sensores vibracionales y ordenadores portátiles, en los que puede emplearse su tarjeta de sonido como interfaz de adquisición de datos.

El uso del procedimiento descrito, en combinación de técnicas hormonales de erradicación de plagas, permite que la siguiente generación no alimente a la termita "reina", que muere por inanición.

DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

Fig. 1. Producción y detección de emisiones acústicas.

Fig. 2. Emisión acústica continua.

Fig. 3. Emisión acústica tipo ráfaga.

Fig. 4. Concepto de evento acústico y umbral.

Fig. 5. Evento acústico continuo y "picudo".

Fig. 6. Emisión tipo ráfaga con ruido.

Fig. 7. Diagrama de bloques genérico del quipo de detección. CAD.- Conversor Analógico-Digital.

Fig. 8. a. Emisión de alarma de termitas Reticulitermes lucifugus.

Fig. 8. b. Espectro de la emisión acústica. Tomadas con el acelerómetro sísmico KB12V.

Fig. 9. Señales de emisión acústica de diversa calidad. Q-D y Q-E no son audibles y se pueden identificar con el acelerómetro específico para la detección de insectos SPl-L. el fondo (background) puede inducir a error si se emplea oro sensor.

Fig. 10. Procedimiento de filtrado de emisiones acústicas asociadas a la alimentación. Se prescinde de las unidades por simplicidad. Ordenadas medidas en estados de cuantización.

Fig. U. Comparación del espectro de segundo orden con el espectro de tercer orden para la emisión filtrada de la figura 10. Se observa un realce del espectro característico.

Fig. 12. Espectros diagonales de tercer orden para señales de distinta calidad, de acuerdo con su contaminación de ruido y audición. Las calidades Q-D y Q-E no son audibles (en el dominio del tiempo las señales de alimentación de las termitas están totalmente cubiertas de ruido). El ruido de fondo (Background) presenta un espectro de tercer orden plano mientras que las emisiones enmascaradas exhiben un pico en la frecuencia de resonancia del sensor (6 kHz).

Fig. 13. Triespectro "rebanada" de emisión de alimentación de termitas, empleado para obtener los diagramas 2D de la figura 15. Se observan los picos en las frecuencias de resonancia del sensor.

Fig. 14. Vista superior a modo de diagrama de contornos del triespectro de la figura 13. Unidades horizontales y verticales en kHz.

Fig. 15. Representaciones diagonales de diversos triespectros. Q-A, Q-B y Q-D corresponden a distintos tipos de calidad en emisiones acústicas empleando el acelerómetro SPl-L; se observa el pico característico e la presencia de termitas. El fondo (background) es una medida del sonido de fondo (caso más desfavorable encontrado) cuando no hay actividad de termitas, con el sensor SPl-L, se observa un pico pero no en la resonancia del sensor. La gráfica KB12V presenta una caracterización diagonal del táespectro pero ahora empleando un acelerómetro sísmico, con otra frecuencia de resonancia; este sensor no es específico de la detección de insectos.