CAPITOLUL 1. GENERALITĂȚI DESPRE ROBOȚI 1.1. Evoluția roboților industriali. Avantajele roboților industriali. Dicționar oficial în domeniul… [310924]

CUPRINS

CAPITOLUL 1. GENERALITĂȚI DESPRE ROBOȚI

1.1. Evoluția roboților industriali. Avantajele roboților industriali.

Dicționar oficial în domeniul roboților și dispozitivelor robotice este ISO 8373: 2012 [41]. [anonimizat]-industriale. [anonimizat]. Se atrage atenția asupra posibilității ca unele dintre elementele acestui document să poată face obiectul drepturilor de brevet. ISO nu va fi făcută responsabilă pentru identificarea niciunui sau a tuturor acestor drepturi de brevet.

[anonimizat]-industriale.

1) Termeni generali:

a) Manipulator – [anonimizat], dintr-o [anonimizat], în scopul prinderii sau mișcării obiectelor (bucăți sau unelte), de obicei în mai multe grade de libertate. Un manipulator (Fig. 1.1) [anonimizat] ([anonimizat]); un manipulator nu include un efector final.

Fig. 1.1. Manipulator de sudură coloane și brate D-TL-HCJ [46]

b) Autonomie – abilitatea de a [anonimizat]

c) [anonimizat]. [anonimizat]-uri etc.

d) reprogramabili – proiectat astfel încât mișcările programate sau funcțiile auxiliare să poată fi modificate fără alterare fizică

e) multifuncțional – capabil să fie adaptat la o altă aplicație cu alterare fizică

Un robot (Fig. 1.2) include sistemul de control și interfața sistemului de control. Clasificarea robotului în robot industrial sau robot de serviciu se face în conformitate cu aplicația prevăzută.

Fig. 1.2. Robot Kawasaki R Series [47]

2) Sistem de control: set de funcții de control și putere logică care permite monitorizarea și controlul structurii mecanice a robotului și comunicarea cu mediul (echipamente și utilizatori)

3) Dispozitiv robotic (Fig. 1.3) mecanism acționat care îndeplinește caracteristicile unui robot industrial / [anonimizat], fie un anumit grad de autonomie.

Exemplu: dispozitiv de asistență electrică; dispozitiv teleoperat; manipulator industrial cu două axe.

Fig. 1.3. Dispozitiv robotic pentru reeducarea mersului [42]

4) Robot industrial: [anonimizat], [anonimizat], care poate fi fixat pe loc sau mobil pentru utilizare în aplicații de automatizare industrială

Robotul industrial (Fig. 1.4) include:

• manipulatorul, inclusiv actuatoarele;

• controlerul, inclusiv pandantivul de învățare și orice interfață de comunicare (hardware și software).

-+

Fig.1.4. Robot YAMAHA YA – 6 axe [40]

5) Robot de service: [anonimizat], [anonimizat], inspecția, ambalarea și asamblarea. În timp ce roboții articulați folosiți în liniile de producție sunt roboți industriali, roboți articulați similari folosiți pentru servirea alimentelor sunt roboții de serviciu.

6) Robot de serviciu personal:

a) robot de serviciu pentru uz personal

b) robot de serviciu utilizat pentru o sarcină necomercială.

Exemplu: robot de serviciu intern, scaun cu rotile automat, robot de asistență pentru mobilitate personală și robot de exercițiu pentru animale de companie.

7) Robot de servicii profesionale:

a) robot de service pentru uz profesional;

b) robot de serviciu utilizat pentru o sarcină comercială, de obicei operat de un operator instruit corespunzător.

Exemplu: robot de curățare pentru locuri publice, robot de livrare în birouri sau spitale, robot de combatere a incendiilor, robot de reabilitare și robot de chirurgie în spitale.

7) Robot mobil: robot capabil să călătorească sub propriul său control. Un robot mobil poate fi o platformă mobilă cu sau fără manipulatori.

8) Sistem robot: sistem cuprinzând robot, efector final și orice utilaj, echipament, dispozitive sau senzori care susțin robotul care își îndeplinește sarcina.

9) Sistem robot robot industrial: sistem care cuprinde robotul industrial, efectoarele finale și orice utilaj, echipament, dispozitive, axe auxiliare externe sau senzori care susțin robotul care își îndeplinește sarcina

10) Robotică: știință și practică în proiectarea, fabricarea și aplicarea roboților.

11) Operator: persoană desemnată să pornească, să monitorizeze și să oprească funcționarea prevăzută a unui robot sau a unui sistem robot.

12) Programator: persoana desemnată să pregătească programul sarcinii

13) Instalare: operație constând în așezarea robotului (2.6) pe site-ul său, conectarea acestuia la sursa de alimentare și adăugarea componentelor infrastructurii acolo unde este necesar

14) Punere în funcțiune: procesul de configurare și verificare a sistemului robot urmată de verificarea funcțiilor robotului după instalare

15) Integrare: act de a combina un robot (2.6) cu alte echipamente sau o altă mașină (inclusiv roboți suplimentari) pentru a forma un sistem de mașini capabil să efectueze lucrări utile, cum ar fi producția de piese. Această definiție este destinată în prezent numai roboților industriali.

16) Celula robotica industriala: unul sau mai multe sisteme robot robotice, inclusiv utilaje și echipamente asociate și spațiul aferent protejat și măsuri de protecție

16) Linie de robot industrial: mai mult de o celulă robot industrială care îndeplinește funcții identice sau diferite și echipamente asociate, în spații protejate simple sau cuplate.

17) Operațiune de colaborare: stare în care roboții proiectați cu intenție (2.6) lucrează în cooperare directă cu un om în cadrul unui spațiu de lucru definit

18) Robot colaborativ: robot proiectat pentru interacțiunea directă cu un om

19) Cooperarea roboților: schimburi de informații și acțiuni între mai mulți roboți pentru a se asigura că mișcările lor lucrează eficient împreună pentru a îndeplini sarcina

20) Robot inteligent: robot capabil să îndeplinească sarcini, sesizând mediul său și / sau interacționând cu surse externe și adaptându-i comportamentul.

Exemplu: robot industrial cu senzor de vedere pentru a alege și a plasa un obiect; robot mobil cu evitarea coliziunii; robot cu picioare care merge pe un teren neuniform.

21) Interacțiunea om-robot

HRI – schimburi de informații și acțiuni între om și robot pentru a efectua o sarcină cu ajutorul unei interfețe de utilizator.

Exemplu: schimburile prin mijloace vocale, vizuale și tactile.

Din cauza unei posibile confuzii, este indicat să nu folosiți acronimul „HRI” pentru interfața om-robot atunci când descrieți interfața utilizator.

22) Validare: confirmarea prin examinare și furnizarea de dovezi obiective conform cărora cerințele particulare pentru o utilizare specifică destinată au fost îndeplinite

23) Verificare: confirmarea prin examinare și furnizarea de dovezi obiective conform cărora cerințele au fost îndeplinite.

În continuare se folosește o terminologie uzuală.

Roboții au devenit indispensabili funcționării societății umane a secolului XXI. Întâlniți atât în procesele de producție, cât și în alte arii de interes precum divertisment, transporturi, comunicații, medicină sau agricultură, roboții îmbunătățesc performanțele umane din punct de vedere cantitativ și calitativ.

Companiile constructoare definesc roboții în moduri diferite conform functiei indeplinite intr-un anumit mediu:

– RIA (Robot Institute of America): „Robotul este un manipulator multifuncțional, reprogramabil, destinat deplasării materialelor, pieselor, sculelor sau altor dispozitive specializate prin mișcări variabile, programate pentru a îndeplini anumite sarcini”.

– JIRA (Japan Industrial Robot Association): „Robotul este un dispozitiv versatil și flexibil care oferă funcții de deplasare similare celor ale membrelor umane sau ale cărui funcții de deplasare sunt comandate de senzori și de mijloace proprii de recunoaștere”.

– BRA (British Robot Association): „Robotul este un dispozitiv reprogramabil realizat pentru manipularea și transportul pieselor, sculelor sau altor mijloace de producție prin mișcări variabile programate pentru a îndeplini sarcini specifice de fabricație”.

– General Motors: „Robotul este un echipament fizic cu funcționare programabilă capabil să efectueze anumite operații și secvențe de operații orientate spre manipularea de piese, scule, subansamble”.

Din definițiile prezentate mai sus se poate observa că, în cele mai multe cazuri, accentul se pune pe latura industrială a robotului. Una dintre primele definiții date acestei creații mecanice arată că acesta imită omul sau posibilitățile sale de acțiune.

Având în vedere dezvoltarea cercetării din domeniu și exemplarele fizice de roboți mobili construite care imită diferite vietăți, am putea completa această definiție astfel: „Roboții sunt sisteme mecanice cu structura variabilă, controlate de sisteme complexe și concepute pentru executarea de operații asemănătoare acțiunilor ființelor (umane și nu numai)”.

Asociația de Robotică din România afirmă :

„Robotica este un domeniu de știință în curs de formare, cu un pronunțat caracter multidisciplinar. Izvoarele sale se găsesc în domeniile de: teoria mecanismelor, transmisii mecanice, dinamica mașinilor, tehnologie, dispozitive, electronica industrială, calculatoare, automatică, inteligență artificială, biomecatronica, economie, inginerie industrială, management, ergonomie, psihosociologia muncii.”

„Robotica se ocupă de cercetări fundamentale și fundamental orientate privind automatizarea operațiilor de manipulare a obiectelor în mediu industrial obișnuit, în medii inaccesibile sau greu accesibile operatorilor umani, în medicină și îngrijirea / recuperarea bolnavilor, în activități de servicii și casnice, în activități militare”.

Latura aplicativă a roboticii vizează:

construcția, funcționarea și repararea instalațiilor pentru automatizarea operațiilor humanoide și a instalațiilor aducătoare / de evacuare;

corelarea funcționarii utilajelor, mașinilor, centrelor de prelucrare cu instalații aducătoare / de evacuare și instalațiile pentru automatizarea operațiilor humanoide;

conceperea proceselor de fabricație de grup flexibile automate;

conceperea, construcția și implementarea sistemelor și metasistemelor de fabricație flexibilă automată (Flexible Manufacturing Sistem, FAS, CIM);

construcția și funcționarea dispozitivelor de control;

diagnosticarea și repararea automată a componentelor sistemelor de fabricație automată;

aplicații industriale ale inteligenței artificiale”.

Pentru prima data cuvântul „robot” a fost introdus în anul 1921 de dramaturgul ceh

Karel Čapek în piesa de teatru „Roboții universali ai lui Rossum” („Rossum 's Universal Robot”). Cuvântul este un derivat din „robota” termen care, în limbile slavone, desemnează munca (de obicei munca grea). În piesa lui Karel Čapek, roboții erau făpturi cu înfățișare umană, dar lipsite de personalitate, care nu făceau nimic altceva decât să acționeze mecanic în îndeplinirea ordinelor.

Autorul, atunci când a conceput aceste personaje, s-a inspirat din modul inuman în care călătoreau muncitorii din suburbiile orașului Praga, cu trenuri învechite și arhipline. Prin publicarea lucrării respective în limba engleză, în anul 1923, cuvântul „robot” împreună cu semnificația dată de autorul său au fost preluate în literatura internațională, un rol determinant avându-l cunoscutul autor de literatură „science-fiction”,

În 1940, Issac Asimov folosește pentru prima datǎ cuvântul roboticǎ (robotics), cu înțelesul de știința care se ocupǎ cu studiul sistematic al roboților. Lucrǎrile S.F. ale lui I. Asimov i-au inspirat pe americanii George Devol și Joseph Engelberger. Isaac Asimov în 1942, a publicat o scurtă povestire, „Runaround”, în care a apărut termenul „robotică” și în care a enunțat cele 3 reguli de bază ale roboților:

I. Un robot nu poate leza o ființă umană sau nu poate asista inactiv atunci când aceasta este în primejdie.

II. Orice robot trebuie să se supună comenzilor primite de la ființele umane, cu excepția acelor comenzi care nu respectă primul principiu.

III. Orice robot trebuie să se autoprotejeze atunci când este pusă în pericol integritatea sa, cu excepția cazurilor în care s-ar încălca cel puțin unul dintre primele două principii.

În 1954 a fost realizat primul robot programabil de George Davol și defineste termenul Automatizare Universala, mai tarziu redefineste termenul în Unimation.

În 1956, G. Devol și J. Engelberger se întilnesc întâmplǎtor la un cockteil party, închegandu-se o prietenie care a dus la înființarea firmei Unimation Inc.

În 1961, prototipul robotului Unimate este aplicat la General Motors pentru realizarea unor operații de turnǎtorie.

În 1967 : J. Engelberger este invitat la Tokio pentru a ține mai multe conferințe despre robotul Unimate.

În 1968 : Kavasaki Heavy Insutries cumparǎ licența de la Unimation Inc. ;

În 1971: se înființeazǎ The Japan Industrial Robot Asociation (AJIR). ;

În 1973: este realizat primul limbaj de programare pentru roboți (WAVE) la Stanford.

Termenul “mecatronicǎ” a fost utilizat pentru prima datǎ în anul 1975 de cǎtre firma japonezǎ Yasakawa Electric Corporation, fiind o prescurtare a cuvintelor Mecanicǎ-Electronicǎ-Informaticǎ.

La început, mecatronica a fost înțeleasǎ ca o completare a componentelor mecanicii de precizie, aparatul de fotografiat cu blitz fiind un exemplu clasic de aplicație mecatronicǎ.

Cu timpul, noțiunea de “mecatronicǎ”, și-a schimbat sensul și și-a extins aria de definiție: mecatronica a devenit știința inginereascǎ bazatǎ pe disciplinele clasice ale

construcției de mașini, electrotehnicii și informaticii și totodatǎ o concepție inovatoa-

re a tehnicii de automatizare pentru nevoile ingineriei și educației.

Urmǎrind evoluția roboticii, în continuare se constatǎ cǎ, din 1960, japonezii viziteazǎ tot mai frecvent Unimation Inc. În prezent, fabricarea roboților constituie o problema în centrul atenției unor firme de mare prestigiu din lume cum sunt : General Motors, General Electric, Witinghouse, IBM și United Technologies în SUA ; G.E.C. în Anglia ; Siemens în Germania ; Renault în Franta, Fiat în Italia etc.

În ultimele două decenii asistăm la o veritabilă explozie în domeniul realizărilor

robotice. Cercetările sunt orientate în două direcții principale:

o direcție pe „orizontală”, lărgindu-se extrem de mult aria de folosire a roboților, în special în toate ramurile industriale și cu precădere cele „neprietenoase” operatorului uman, dar și în alte ramuri, cum ar fi cea a serviciilor și

o direcție „pe verticală”, prin creșterea performanțelor roboților în domeniu hardware și software, astfel încât aceste creații să se apropie tot mai mult de capacitățile fizice ale viețuitoarelor pământului și, în special, de cele intelectuale și afective ale ființelor umane.

Evoluția roboților este strâns legată de evoluția puterii de calcul. Se estimează că noile dispozitive integrate de calcul vor putea procesa o cantitate dublă de date decât chipurile existente, crescând concomitent și numărul de instrucțiuni (operații) efectuate pe secundă (MIPS) (figura 1.1). În acest fel va crește gradul de „inteligență” al robotului.

Avantajele robotilor industriali

În general, roboții industriali au următoarele caracteristici:

– sunt realizați pentru a executa în principal operații de manipulare, deplasare și transport, care necesită viteză și exactitate, dar pentru forțe limitate;

– posedă mai multe grade de libertate (2-6) astfel încât să poată executa operații complexe;

– sunt autonomi, sau relativi autonomi;

– sunt dotați cu o memorie reprogramabilă capabilă să acumuleze date necesare executării operațiilor;

– sunt dotați cu capacitate logică, în general redusă, astfel încât pot lua decizii între diverse alternative;

– acuratetea de lucru a unui robot este superioara fata de cea a unui muncitor;

– pot sa prelucreze în acelasi timp semnalele prelucrate de la senzori precum și efectuarea operatiei tehnologice;

– lucreaza în medii dificile pentru om;

– nu au nevoie de acomodare;

– lucreaza continu nu au nevoie de pauza.

Robot paralel

Este format din doua suprafețe paralele una fixă și cealaltă mobilă , între care se află lanțuri cinematice închise. Această caracteristică îi oferă un mare avantaj în utilizare acuratețe maximă.

Avantajele roboților paraleli:

− un raport foarte bun masă manipulată / masă robot, grație structurii sale fiecare motor suportând 1/n din masa manipulată, unde n reprezintă numărul lanțurilor cinematice independente,

− masele mici în mișcare asigură o bună comportare dinamică ceea ce asigură viteze și accelerații mari (max. 6m/s respectiv 22g),

− modelul geometric simplu asigură o conducere ușoară,

− precizie pozițională deosebită (0.010-0.005).

− asigurarea unei productivități cât mai ridicate ;

− asigurarea unei precizii de prelucrare adecvate ;

− posibilitatea de integrare într-un sistem flexibil de fabricație

Dezavantajele roboților paraleli:

− volumul de lucru redus comparativ cu cel al roboților seriali,

− utilizarea unor articulații superioare cu mai multe probleme tehnologice.

1.2. Clasificarea roboților

1.2.1. Clasificare din punctul de vedere al gradului de mobilitate se cunosc :

roboți ficși și roboți mobili.

1.2.2. Clasificare după domeniul de aplicare:

a) sector primar (agricultură, minerit);

b) sector secundar, producție materială (procese continue și procese

discontinue);

c) sector terțiar (medicină, domeniul nuclear);

d) sectoare speciale (explorări spațiale, subacvatice, etc.).

1.2.3. Clasificare din punct de vedere al sistemului de coordonate roboții funcționează în sistem:

de coordonate carteziene (18%),

de coordonate cilindrice (33%),

de coordonate sferice (40%) și

structura robotului antropomorf.

1.2.4. Din punct de vedere al sistemului de comandă:

comanda punct cu punct (unde nu interesează traiectoria propriu-zisă);

comanda multipunct (.implică coordonarea mișcării axelor);

comanda pe traiectorie continuă (implică toți parametrii de mișcare).

1.2.5. Din punct de vedere al sistemului de acționare:

hidraulică (40%),

electrică (30%),

pneumatică (21%),

mixtă.

1.2.6.Din punctul de vedere al generației :

a) roboți din generația I-a – acești roboți sunt practic manipulatoare și roboți programabili (neadaptivi);

b) roboți din generația a II-a – roboți adaptivi;

c) roboți din generația a-III-a – roboți inteligenți.

Pe baza celor de mai sus, se observă că principalul criteriu de clasificare se referă la incadrarea acestuia în spatiu și mobilitatea de care dispune.

1.2.7.Clasificarea roboților după valoarea capacității portante:

Microroboți (zeci de grame)

Miniroboți (sute de grame)

Roboți mijlocii (de ordinul kg)

Roboți grei (de ordinul sutelor de kg)

CAPITOLUL 2. IMPORTANȚA DETERMINĂRII COMPOZIȚIEI CHIMICE A LEGUMELOR ȘI FRUCTELOR .

2.1. Antioxidanții. Rețeaua de antioxidanți.

Antioxidanții sunt molecule naturale protectoare distribuite într-o gamă largă de alimente. Există mii de tipuri de antioxidanți și toate realizează în principiu același lucru : ne protejează ADN-ul nostru din celulele sănătoase de distrugerea provocată de radicalii liberi, pe care organismul nostru le absoarbe din fumul de țigară, poluare, mâncarea prăjită sau alte surse din mediu.

Organismul produce radicali liberi în cursul normal al producerii energiei, însă există și substanțe în mediul nostru înconjurător anumite chimicale, fum, elemente poluante, radiația solară care stimulează producerea de radicali liberi. Radicalii liberi sunt factorii cauzatori în aproape toate bolile cunoscute, de la boli de inimă la artrită, cancer sau cataractă. De fapt, radicalii liberi sunt vinovații majori chiar și în procesul de îmbătrânire.

Cu toate că literal există sute de antioxidanți, doar cinci apar ca antioxidanți de rețea: Vitaminele C și E, acidul lipoic, glutathionul și Coenzima Q10 (Co Q10).

Vitaminele C și E nu sunt produse în organismul nostru și trebuiesc obținute prin hrană. Acidul lipoic, glutathionul și Co Q10 sunt produse de organismul nostru, însă nivelul acestor antioxidanți scade pe măsură ce îmbătrânim. Antioxidanții de rețea au puteri speciale care îi diferențiază de alți antioxidanți. Ceea ce face ca antioxidanții de rețea să fie atât de speciali este că ei își pot spori mult puterea unul altuia.

Rețeaua de antioxidanți

Rolul de apărare a organismului împotriva atacului radicalilor liberi revine sistemului de apărare al antioxidanților, un grup de compuși a căror unică sarcină este să dezarmeze radicalii liberi înainte de a putea ataca țesutul vizat. Există sute de antioxidanți care apar natural. Unii dintre ei sunt produși de organism, pe când alții trebuie obținuți din hrană și suplimente.

Principala funcție a rețelei de antioxidanți este de a preveni ca antioxidanții să se piardă prin oxidare. Pe măsură ce un antioxidant de rețea îl salvează pe celălalt, ciclul continuă, asigurându-se astfel că organismul va păstra echilibrul corect al antioxidanților.

2.2. Radicalii liberi

Pentru a înțelege ce sunt radicalii liberi, trebuie să cunoaștem celulele umane, unde, în fiecare zi și în fiecare secundă, se poartă un război între radicalii liberi și antioxidanți. Celulele sunt formate din unități mai mici numite atomi. Fiecare atom conține un centru sau nucleu care este înconjurat de electroni. Doi sau mai mulți atomi pot fi legați prin împărțirea electronilor, formând molecule. Oxidarea biologică, procesul de formare a energiei, implică transferul electronilor de la o moleculă de oxigen la următoarea. Cu toate acestea, uneori mai scapă câte un electron. Atomul rămas fără un electron se numește radical liber (Fig. 2.1).

Fig. 2.1 Formarea radicalului liber

Radicalii liberi se formează constant aproape peste tot în organism în proporție uluitoare. Dacă radicalii liberi nu sunt repede prinși, pot apărea multe probleme. Radicalii liberi pot ataca și oxida ADN-ul, materialul genetic care controlează creșterea și dezvoltarea celulelor, ceea ce poate duce la apariția cancerului. Când aceste molecule instabile au drept țintă molecule de grăsime care trec prin sânge, există riscul apariției unei boli de inimă și a unei crize. Prin urmare, radicalii liberi pot promova spirala în jos a bolii și îmbătrânirea prematură.

Atacul cerebral este un exemplu de mod în care radicalii liberi își fac treaba murdară și cum fac ca o situație proastă să fie și mai proastă. Radicalii liberi sunt implicați atât în declanșarea cât și în agravarea bolii de inimă, în câteva moduri diferite. Ca și în cazul unui atac cerebral, o mare parte din răul care i se întâmplă mușchiului inimii în timpul unui atac de cord este cauzat de o explozie de radicali liberi, produsă după restabilirea circulației sângelui.

Inflamația este produsă de o supraproducție de radicali liberi într-o anumită zonă din organism. Ea este răspunzătoare de aproximativ 30% din numărul total de cazuri de cancer și este un factor care contribuie la numeroase alte probleme medicale, dacă nu chiar le determină.

-Acidul lipoic intră în același mecanism implicat de producerea energiei pentru a se recicla din forma sa de radical liber înapoi în forma sa de antioxidant, singurul antioxidant care poate realiza acest lucru. Surse:prezent în cantități mici în roșii, spanac și carne roșie.

-Vitamina E, un antioxidant împotriva procesului de îmbătrânire, inversează „căderea" funcției de imunitate odată cu vârsta și împiedică celulele creierului să îmbătrânească. Surse: Ulei vegetal crud, nuci, unt de nucă, ulei de orez, orz și cantități mici de legume verzi cu frunze

-Vitamina C centrul rețelei de antioxidanți, deoarece face legătura dintre antioxidanții solubili în grăsime și cei solubili în apă. În rețea, vitamina C are rolul important de reîncărcare a vitaminei E solubile în grăsime, atunci când devine radical liber. Deși acidul lipoic poate, de asemenea, regenera vitamina E, vitamina C face mai bine aest lucru.

-Coenzima Q10 solubilă în grăsime regenerează vitamina E în rețeaua de
antioxidanți. Intinerește celulele creierului și poate ajuta la prevenirea bolilor Alzheimer și Parkinson. De fapt, Co QIO a fost poreclită „bujia celulară" deoarece, exact așa cum este nvoie de o bujie să pornim motorul unui automobil, Co QIO este esențială pentru producerea energiei care face organismul să funcționeze.Surse: Sintetizată de organism; se găsește și în fructele de mare și organe.

-Glutathionul Produs în organism, glutathionul este principalul antioxidant solubil în apă. în rețeaua de antioxidanți, glutathionul reciclează forma oxidată a vitaminei C, restabilind puterea sa antioxidantă. Glutathionul contribuie la dezintoxicarea de medicamente și factori poluanți și la funcționarea sănătoasă a ficatului. Surse: Glutathionul se găsește din abundență în fructe, legume șî carne proaspăt gătită, însă este distrus în timpul digestiei.[DR. Lester Packer],[16]

Radicalii liberi sunt atomi sau grupuri de atomi care (daca nu sunt tinuti sub control de antioxidanti) afecteaza celulele, sistemul imunitar și pot duce la diverse boli, precum cele  de inima, la cancer sau alte boli degenerative. Radicalii liberi sunt considerati de oamenii de stiinta și o cauza a procesului de îmbîtrânire și de asemenea  cauza numeroaselor boli mentale ce apar din cauza numărului prea mare de radicali liberi în raport cu numarul prea mic de antioxidanți.[16]

Un nivel ridicat de antioxidanti se pare că ne protejează în special de cancer. Antioxidantii pot fi obtinuți din alimentatie, cum ar fi fructele proaspete, legumele proaspete, germenii de grau etc., este greu să obții o cantitate suficientă din aceste surse încat să înlături în permanență radicalii liberi creați de mediul poluat.

Conform studiilor din domeniu, o celula primește aproximativ zece mii de atacuri pe zi de la radicalii liberi. Și dacă ne gândim că avem miliarde de celule, putem vizualiza posibila dimensiune a pericolului. Totuși, antioxidanții reușesc să repare cel putin 99% dintre pagubele produse de radicalii liberi. Însa mica fracțiune ce ramâne nereparată se acumulează de-a lungul anilor și poate ajunge să distruga celule și chiar să scoată din funcțiune organe intregi. Aceste distrugeri cumulative în timp ale radicalilor liberi constituie o cauză importantă a îmbătrânirii premature, precum și a tulburărilor și bolilor cronice legate de batrânete. Fiecare clipă a existentei noastre este un echilibru al radicalilor liberi și al antioxidanților. Când activitatea radicalilor liberi devine mai intensă decat cea a antioxidanților, rezultatul este un dezechilibru cunoscut în limbajul stiintific drept “stres oxidativ”.[12]

Factori care pot duce la un exces de radicali liberi:

Poluanții din mediul înconjurator (gazele de eșapament, fumul de țigară etc.)

Dieta necorespunzatoare (alimentele prăjite în ulei  produc un numar mare de radicali liberi);

Expunerea la radiații solare;

Expunerea la raze X prin radiografiile medicale.

2.3. Efectul nefast al radicalilor liberi asupra celulelor sănătoase.

Radicalul liber este un atom sau un grup de atomi care conține un electron necompensat. Electronii sunt particule încărcate negativ, de obicei perechi pentru o formula chimică stabilă. Daca un electron este necompensat, un alt atom se poate combina ușor cu el provocând reacții chimice. Deoarece se  pot combina atât de ușor cu alți atomi sau molecule, radicalii liberi pot produce schimbări dramatice și o multime de daune în organism. Fiecare radical liber poate exista doar o fracțiune de secundă, dar răul produs poate fi ireversibil, mai ales pentru celulele inimii, creierului și pentru unele celule ale sistemului imunitar. În imaginile de mai jos (Fig. 2.2, 2.3) apar celulele sanatoase, apoi formarea unui radical liber prin pierderea unui electron de pe straturile exterioare ale atomului. Culoarea roșie indică un radical liber . Acesta va ataca AND-ul; se observă AND-ul distrus și ca urmare și celulele încep să fie distruse (culoarea maronie).

Fig. 2.2 Cauzele formării radicalilor liberi

Celule sănătoase

Celule bolnave

Fig. 2.3 Efectele radicalilor liberi

Moleculele de antioxidanți posedă extraelectroni care pot să furnizeze electroni pentru a neutraliza radicalii liberi. Moleculele de antioxidanți furnizează electroni radicalilor liberi fără ca ei sa devină radicali liberi și astfel restabilizează echilibrul legăturilor chimice.

Mărirea numărului de radicali liberi din organism aduce cu sine degradarea celulelor, si alterarea materialul genetic. Procesul de mărire a numărului de radicali liberi este un proces continuu de formare în continuare a radicalilor liberi. Radicalii liberi nu numai că distrug materialului genetic, dar ei distrug și membrana protectoare celulei, ceea ce conduce evident la moartea celulei

Modificarea structurii unor proteine determină sinteza greșită a proteinelor,  după care sistemul imunitar le va considera substanțe străine și poate încerca să le distrugă.

Dezechilibrul ce rezultă din diferența dintre numărul de radicali liberi și puterea antioxidantă duce la procesul de îmbătrânire.[1]

Antioxidanți importanți:

Acetyl L Carmitine

Alpha Lipoic Aci

Coenzima Q 10

curcumin

N-Acetyl Cysteine

Resveratrol

Selenium

Multi Vitamin B

Vitamin C

Vitamin E

Zinc

Factorii oxidanți:

Dieta slabă

Poluarea

Medicamentele

Radiatiile

Îmbătrânirea

Stresul

Infecțiile

Riscurile de îmbolnăvire

Cancer

Artrită

Boli de inimă

În Fig. 2.4 este ilustrată capacitatea de absorbție a radicalilor liberi din 50 g fructe / legume / crude neprelucrate.

Fig 2.4. Capacitatea de absorbție a radicalilor liberi [19]

CAPITOLUL 3. BIOSENZORI

3.1 . Utilitatea biosenzorilor

Corpul uman și în general toate fiintele vii si-au dezvoltat în decursul evoluției, senzorii specifici care să mențină echilibrul fiziologic și metabolic în raport cu interacțiunea și schimburile cu mediul înconjurator. Din nefericire modificările ambientale, societatea tot mai tehnologizată , implicarea abuzivă și nerațională a omului asupra biosistemelor regulatoare ale naturii a condus la dezechilibre pe care ființele vii nu și le mai pot regla prin sistemele senzoriale proprii.

Senzorii ne permit să obținem informații în timp real despre lucruri pe care nu le putem vedea, simți, mirosi dar sunt foarte nocive. Informația digitala poate fi stocată în memorie, reprodusă vizual pe monitor sau făcută accesibilă printr-un port digital de comunicație.

Biosenzorii sunt dispozitive analitice care convertesc un răspuns biologic într-un semnal electric, deci producerea discretă sau continuă a unui semnal electronic digital care este proporțional cu un semnal analitic sau  cu un grup de analiți [Turner, A.P.F., Karube, I. and Wilson, G.S. (1987) Biosensors: Fundamentals and Applications. Oxford University Press, Oxford.] Părintele biosenzului este Profesorul Leland C. Clark Jnr (1918-2005).

Un biosenzor este un dispozitiv-sensibil la un stimul fizic sau chimic (căldură aciditatea, metabolismul), care transmite informații despre procese vitale. El se compune din trei elemente :

-proba care urmează să fie studiate: apa, aer, sol, material biologic (țesut, microorganisme, receptorii celulelor, enzime, anticorpi, acizi nucleici, organisme modificate genetic, etc.)

-un element senzor (eventual în forma unui cip) care poate detecta schimbările fizico-chimice sub formă de semnale (prezența / absența) biochimice și/sau fizice sau chimice într-un mediu (intern sau extern al corpului uman) și emite un semnal biologic. Senzorii (elementele senzori) pot funcționa pe principiile cunoscute fizico-chimice, optice, piezo-electrice, electrochimice, și mai rar magnetice). De asemenea, poate fi un traductor, cu rolul de a transforma semnalul care rezultă din interacțiunea dintre analit cu elemente biologice într-un alt semnal care poate fi mai ușor măsurat și cuantificat.

un element electronic asociat procesorului de semnal pentru afișarea, imprimarea sau trimiterea rezultatelor ca fișier sau bază de date.

Fig . 3.1[23]

Un senzor (Fig. 3.1) este un instrument de măsură a mărimilor fiziologice transformându-le în semnale măsurabile. În ultimii ani senzori au devenit de la simpli traductori , sisteme complexe care integrează electronica analogică și digitală.

3.2. Aplicatii de uz comun ale chemo și biosenzorilor

În Tabelul 3.1 au fost prezentate câteva aplicații de uz comun ale chemo și biosenzorilor.

Tabelul 3.1.

Biosenzorul este un dispozitiv ce încorporează un element sensibil biologic și un convertor intermediar traditional , fizic sau chimic. Elementul sensibil biologic recunoaște selectiv o moleculă biologica particulară, printr-o reacție tip adsorbție sau alt proces fizic sau chimic, iar convertorul intermediar convertește rezultatul acestei recunoașteri ăntr-un semnal utilizabil, de obicei electric sau optic.

Elementul de recunoaștere biologică este imobilizat într-o membrană, la suprafața convertorului intermediar tradițional. Astfel elementul de biorecunoaștere este un bioreactor deasupra convertorului intermediar , răspunsul biosenzorului fiind determinat de difuzia elementelor analitice, produselor de reactie, coreactanților și speciilor de interferență și de cinetica procesului de recunoaștere.

Primul biosenzor realizat a fost electrodul cu enzima glucoză oxidază, imobilizată pe un electrod de oxigen electrochimic. Biosenzorii se bazează pe dispozitive semiconductoare sensibile chimic, fibre optice, termistoare, unde ultrasonore de suprafață, electrozi chimici, microbalante piezoelectrice, etc.

CAPITOLUL 4. STADIUL ACTUAL AL CERCETĂRILOR ÎN DOMENIUL COMPOZIȚIEI CHIMICE PE BAZA SPECTROSCOPIEI RAMAN

4.1.Utilizarea spectroscopiei Raman în domeniul compoziției chimice

Efectul Raman care poarta numele descoperitorului sau Sir Chandrasekhar.V. Raman (Premiul Nobel în Fizica 1930) a fost descris că dispersia luminii prin schimbarea lungimii de undă dintr-un fascicul monocromatic (laser) care trece prin medii gazoase, lichide sau solide. Spectrul luminii astfel modificate poate fi vizualizat și supus analizei. [50] Metoda are extrem de multe aplicații practice (Fig. 4.1).

La iradierea unei probe cu o sursă de lumină monocromatică intensă ( de obicei un laser) , cea mai mare parte a radiației este împrăștiată de probă la aceeași lungime de undă ca cea a radiației laser incidente, printr-un proces numit Rayleigh. Totuși o proporție mică din lumina incidentă – aproximativ un foton dintr-un milion – este împrăștiată la lungimi de unda deplasate față de lungimea de undă originală a laserului. Spectroscopia Raman studiază nivelele de energie ale moleculelor prin examinarea frecvențelor prezente în radiația împrăștiată de moleculele iradiate.[50]

Fotonii incidenti constituie radiatia Stokes de frecvență inferioară comparativ cu cea provenită de la probă. Alți fotoni incidenți pot prelua energia de la molecule (dacă sunt deja excitate) și sunt imprăștiați ca radiație anti-Stokes de frecventă mai mare. Componenta radiației împrăștiate , fără schimbarea frecvenței se numește radiație Rayligh.

Fig. 4.1.Schema de obținere a unui spectru Raman [30]

Lumina laser excită proba

Lumina este împrăștiată în toate direcțiile

O parte din lumina împrăștiată este direcționată către detector, care înregistrează spectrul Raman.

Acest spectru figurează lumina laser la frecvența originală (Reileigh) și componentele Raman specifice probei analizate.

Stările vibraționale analizate de spectroscopia Raman sunt similare celor implicate în spectroscopia în infraroșu. (Fig. 4.2).

Fig. 4.2. Stările energetice ale moleculelor la analiza Raman.[30]

Pozitia și intensitatea benzilor spectrului Raman pot reflecta structura moleculara a probelor și pot fi determinate identitatea chimică ale acestora prin comparație cu informațiile existente în baza de date.

Utilizarea spectroscopiei Raman (SR) în medicină constă în analiazarea microspectroscopică (metrică) a proteinelor, celulelor sau organelor. Astfel, aceasta permite, de exemplu, stabilirea compoziției și calității colagenului în diferite țesuturi. SR poate fi adaptată și pentru niveluri de accesibilitate superficială (SERS) sau profunda (SORS), cea din urmă utilă, de exemplu, pentru stabilirea unor parametri de calitate osoasă care scapă oricărei alte metode de analiză. Prin SORS este posibilă și monitorizarea în timp real a amestecului de anestezic și gaze respiratorii pe toată durata unui act chirurgical. O aplicație similară, este analiza calității unor șarje de medicamente bănuite a fi contrafăcute sau denaturate, fără a deschide ambalajul acestora.

Unii dintre fotonii din radiația laser interacționează cu moleculele și sunt împrăștiati, pierd o cantitate mică de energie. Această pierdere de energie determină o schimbare în culoarea luminii. Această schimbare nu este ușor de detectat cu ochiul liber, dar spectrometrele puternice sunt capabile să detecteze aceste schimbări. Pierderea de energie este caracteristică anumitor tipuri de vibrații, și când toate acestea sunt luate împreună, se obține o "amprentă" Raman a unei probe. Acest lucru permite cercetatorilor să identifice compușii care sunt prezenți într-o probă. [Jordan Betz Bioegineering în Microsystems]

4.2. SERS Spectroscopia nivelurilor superficiale. Detectarea contaminării alimentare

Investigarea SERS poate detecta contaminanți alimentari. Melamina, un produs chimic care a fost adăugat în mod ilegal in, lapte, formula pentru sugari, și alte produse alimentare pentru a crește conținutul de proteine ​​aparent al produsului alimentar. Melamina are 67% azot în greutate, formele de melamină, cristale insolubile în rinichi, duc la insuficiență renală și moarte .

Spectroscopia Raman permite caracterizarea într-o structură moleculară non-distructive a compoziției chimice a probelor din solide, lichide sau gazoase, fără a necesita o pregătire specială. Spectroscopia Raman poate fi utilizată pentru a studia organizarea moleculară, cristalinitatea, constrângerile, proprietățile electronice, etc.

Măsurători Raman sunt realizabile pe probe macroscopice sau microscopice prin intermediul unui microspectrometru Raman. Acesta din urmă, prevăzut cu un dispozitiv de scanare cu laser, permite realizarea de cartografiere chimice / structurală bazată pe spectroscopia Raman. Nu e necesară nici o pregătire specială pentru prepararea probelor.

Scanerul BioPhotonic (Fig. 4.3, 4.4) este un instrument unic care măsoară în mod neinvaziv nivelul carotenoidelor din țesutul pielii, folosind știința de mult acceptată a spectroscopiei.

4.3.Scanerul Pharmanex BioPhotonic – un instrument unic [51]

Fig. 4.4 Scanerul BioPhotonic [51]

Carotenoidele sunt pigmenți organici care se găsesc în fructe și legume și care le conferă acestora culoarea roșie, portocalie sau galbenă. Cu cât consumi mai multe fructe și legume colorate, cu atât mai multe carotenoide furnizezi organismului.

4.3. Scanerul BioFotonic

Scanerul BioFotonic va schimba lumea nutriției la fel cum internetul a schimbat lumea comunicației.” a spus Dr. Joseph Chang, Presedintele Pharmanex.

Scanerul BioFotonic reprezintă o metodă non-invazivă de măsurare a nivelului de antioxidanți carotenoizi , fiind în același timp o unealtă care ne ajuta să vedem cum alimentația poate afecta sănătatea.

În fiecare zi suntem expuși atacurilor radicalilor liberi , molecule instabile ce “fură” sau “împrumută” electroni ai altei molecule.

Multe efecte fizice vizibile numite „efecte de îmbătrânire” sunt rezultatul acțiunii radicalilor liberi care slăbesc țesuturile, vasele sanguine, și creierul. Antioxidanții acționează împotriva atacurilor radicalilor liberi care în mod liber împart electroni și opresc procesul degenerativ în lant, ai radicalilor liberi.

Prin plasarea palmei în fața luminii albastre, sigure și cu o energie scăzută a Scanerului, se obține în câteva secunde o citire ce reflectă nivelul carotenoidelor din piele .

Folosirea spectroscopiei Raman în cunoașterea nivelului de carotenoizi din țesutul uman a fost validată de cel putin opt studii pereche, conduse de trei echipe (Bernstein 1998,2002; Ermakov 2004 a, 2004 b; Gellermann 2004,2002; Hata 2000; Zhao 2003). Ca o completare Pharmanex a validat folosirea spectroscopiei Raman pentru măsuraarea carotenoizilor în mai multe studii care includ 13750 de subiecți, care au confirmat legătura dintre antioxidanți și parametrii vieții (Smidt 2003).[51]

4.4. SCIO este un senzor molecular

SCIO este un senzor molecular de „buzunar” (Fig. 4.5) care permite utilizatorilor să verifice valoarea nutritivă a alimentelor [By Kieron Monks, for CNN May 2, 2014 – Updated 1618 GMT (8.0018 HKT)]. Dispozitivul în formă de USB "SCIO", a fost lansat printr-o campanie Kickstarter și a atins ținta în 24 de ore (preț de vanzare : 149 dolari). [37]

Produsul care aparține unui start-up din Israel, foloseste spectrometria pentru a citi "amprenta moleculară" a unui obiect, folosind lumină infraroșie, care stimulează moleculele, înregistrând reacțiile acestora. Fiecare obiect are propria semnătură optică. O aplicație de însoțire afișează apoi valorile nutritive pe un telefon inteligent, măsurarea grăsimii, proteinelor ​​și carbohidraților la niveluri de miligram, precum și calitatea generală.

Aplicația preia datele și le compară cu o bază de date cloud-based de obiecte într-un centru de date la distanță. Atunci când aceasta se regăsește în baza de date cloud, trimite rezultatele la smartphonul utilizatorului.

Scio trebuie poziționat la aproximativ 20 mm de la un obiect înainte de a putea fi folosit pentru scanare. Scanerul utilizează energie redusa Bluetooth pentru a se conecta cu un smartphone (are nevoie de iOS 5 sau Android 4.3 sau versiune mai mare).

Fig.4.5. Comparație între vechile versiuni și cea nouă a scanerului SCIO [37]

CAPITOLUL 5. STADIUL ACTUAL AL SISTEMELOR DE SORTARE ȘI CLASIFICARE A LEGUMELOR ȘI FRUCTELOR

5.1. Linii automatizate de sortat legume și fructe

CALIBREX este un sistem automatizat pentru clasificare de fructe și legume proaspete (Fig. 5.1, 5.2, 5.3). Cu o traditie din 1955 sunt 100% fabricate în Franța. [30] CALIBREX sunt renumite pentru performanța lor, precizie, ușurința de utilizare și întreținere este un sistem capabil de manipulare pentru toate dimensiunile de fructe și are o viteză de clasificare de 15 boluri pe secundă pe linie.

Fig. 5.1 Sistem de clasificare circular polivalent pentru fructe CALIBREX [36]

Fig. 5.2 Sistem de clasificare circular polivalent pentru fructe. CALIBREX [36]

Fig. 5.3 Sistem de calibrare circular polivalent pentru fructe.CALIBREX [36]

Alt sistem de clasificare pentru fructe / legume este prezentat în Fig. 5.4, 5.5.

Fig. 5.4 Sistem de clasificare pentru fructe MAF RODA [36]

Fig. 5.5 Sistem de clasificare pentru fructe MAF RODA – oferit pentru o mare varietate de legume și fructe [36]

Liniile de clasificare oferă și posibilitatea cântăririi legumelor, fructelor sau la stația terminală să posede și sistem de ambalare. Linii automate de calibrare , sortare legume și fructe cu greutați ce pot varia intre 10-2000 grame având sistem automat de alimentare.

XGJ-JL (Fig. 5.6) mașină de clasificare fructe cu linie dublă pentru mere, pere, piersici, curmal japonez, portocale, roșii, prune ceapa cartofi, cu cântărire.[36].

Fig 5.6 Sistem de clasificare pentru fructe avand și sistem de cântarire

Un alt model tot de producție CHINA XGJ-SZ este mașina tip elipsă pentru clasificare după cum se vede se vede în figura 5.7(a,b).

b)

Fig 5.7 Sistem de calibrare pentru fructe MODEL XGJ-JL (a,b)[34]

Câteva caracteristici tehnice ale sistemului de clasificare :

Viteza clasificare: 9600 / ora

Grad clasificare: 10 (inclusiv clasele altele than1grade)

domeniul de aplicare Greutate: 20g-1500g

putere: 1.1kw

alimentare: 380V

Dimensiune: 6 * 1.8 * 1m

Greutate: 800 kg.

Utilizare pentru mere, pere, piersici, curmal japonez, portocaliu, roșii, prune, ceapă, cartofi roșii și alte fructe și legume care se încadrează în categoria de greutate 20g-1500g . Imaginea prezintă mașina, folosită în Iordania.

5.2. Schema bloc a instalației

După cum se vede în schema bloc a instalației (Fig. 5.10) există un sistem de prelucrare a imaginilor care detectează existența fructului, urmează prelucrarea acestor coordonate în vederea executării comenzii de poziționare a mecanismului ce susține spectrometrul molecular SCIO. Apropierea față de fruct (legumă) nu trebuie să depășească 3 mm.

5.3. Adaptarea unui un robot de tip SCARA care va poziționa spectrometrul SCIO

În cadrul proiectului cu titlul “Sistem robotizat pentru determinarea compoziției chimice la legume și fructe” voi alege o soluție constructivă existentă pentru sortarea și transportul legumelor și fructelor, iar atasat sistemului voi folosi un robot de tip Scara (Fig. 5.8) care va poziționa spectrometrul SCIO (Fig. 5.9) deasupra fructului (legumei) la o distanță de maxim 3 mm în vederea determinării compoziției chimice, se va deplasa timp de 3 secunde cu viteza de deplasare a benzii (deplasându-se cu banda de sortare) timpul necesar pentru a obține rezultatul analizei compoziției chimice. În maxim 5 secunde se obține rezultatul analizei compoziției chimice a frunctului analizat. Acest rezultat se memorează în baza de date iar robotul urmează să facă o noua poziționare asupra unui alt fruct din banda de sortare.

Fig.5.8 Robot Epson Vision System

Fig. 5.9 Spectrometru molecular SCIO [37]

Sunt roboți SCARA dotați cu sistem de detectare a imaginii , utilizabili în medii cu vizibilitate redusa. În acest fel poate să detecteze exact poziția obiectului de manipulat. Comunicațiile între procesarea imaginii și sistemul de poziționare este de ordinul milisecundelor.

Avantaje: mare viteză și foarte rigid, cu o repetabilitate foarte bună.

Dezavantaje: zona de lucru disponibilă poate fi limitată și nu este potrivit pentru manipularea obiectelor într-un plan vertical.

Numărul de axe: trei sau patru – a patra este determinatădacă este nevoie de o brățară sau axă răsucire despre axa Z (vertical).

Fig 5.10. Schema bloc a instalației

CAPITOLUL 6 FUNDAMENTE TEORETICE PRIVIND BAZELE DE DATE UTILE PENTRU FRUCTE ȘI LEGUME

6.1. Fundamente teoretice privind bazele de date

O bază de date este o colecție de informații structurate și legate între ele în funcție de un model logic. Bazele de date (care mai sunt numite și Bănci de date) sunt utilizate pentru stocarea datelor în vederea accesării simultane a acestora de către mii de utilizatori de pe întregul glob.

O bază de date este o colecție de date centralizate, creată și menținută computerizat, în scopul prelucrării datelor în contextul unui set de aplicații.[31] Prelucrarea datelor constau în operațiile de introducere, ștergere, actualizare și interogare a datelor. Un sistem de baze de date este un sistem computerizat de evidență a informațiilor (Fig. 6.1). Într-un sistem de baze de date informația se referă atât la date cât și din informații despre date (metadata) și anume relațiile dintre date.

Fig 6.1 Sistem computerizat a datelor (reprezentare simbolică)

Baza de date poate fi privită ca un depozit de date unic, aceasta este definită o singură dată dar este utilizată simultan din diferite departamente sau de utilizatori diferiți. În acest mod se evită crearea de fișiere separate cu date de cele mai multe ori considerate a fi redundante .

Cel mai semnificativ avantaj al utilizării bazelor de date este utilizarea partajată de mai mulți utilizatori în același timp. În acest fel baza de date este o resursă partajată. Baza de date conține nu numai datele operaționale ale unei organizații sau instituții, ci și o descriere a acestora, procedură cunoscută sub numele de metadate. În studiul necesității bazei informaționale în interiorul unei organizații, prioritar este identificarea entităților, atributelor și relațiilor. Obiectul este o entitate distinctă (o persoană, un departament, un concept sau un eveniment) care aparține organizației și care trebuie reprezentat în baza de date. Proprietatea obiectului și anume atributul este o proprietate care descrie un aspect oarecare al obiectului pe care dorim să-l înregistrăm, iar relația se referă la o asociație între diferite entități.

Prin urmare baza de date conține entitățile, atributele și relațiile (legăturile) logice dintre ele

Există mai multe tipuri de arhitecturi ale sistemelor de baze de date. Se specifică în literatura de specialitate a bazelor de date rolul arhitecturii și anume rolul de a realiza o reprezentare grafică a elementelor sistemului, precum și a legăturilor dintre ele. În funcție de ceea ce se evidențiază grafic, se folosesc două tipuri de arhitecturi: [9]

1. Arhitectura pe componente – oferă o imagine asupra elementelor care formează un sistem de baze de date, dar și a inter-dependențelor dintre ele.

Componentele specifice arhitecturii pe componente sunt:

datele – sunt organizate într-o bază de date care conține:

• colecții de date propriu-zise;

• dicționarul de date (structura de date, restricțiile de integritate, vederile, etc.);

• fișierele anexe, așa cum sunt cele de index.

software-ul – este aferent realizării și exploatării bazei de date și conține:

• sistemul de gestiune a bazei de date;

• programele de aplicație dezvoltate, în cea mai mare parte, într-un sistem de gestiune a bazelor de date.

c. elementele auxiliare – sunt componentele care contribuie la realizarea și funcționarea întregului sistem de baze de date:

– un set de proceduri automate (rutine) și manuale;

– reglementări legale și administrative;

– mijloace hardware utilizate;

– persoane implicate pe categorii de utilizatori.

2. Arhitectura pe niveluri structurează un sistem de baze de date pe trei niveluri și oferă o imagine despre modul de organizare și funcționare al acestuia (Fig. 6.2).

.

Fig. 6.2. Arhitectura pe niveluri a unui sistem de baze de date[6]

În arhitectura prezentată în figura 6.2 sunt redate nivelurile de organizare (reprezentare) a datelor în baza de date și legăturile dintre ele: nivelul conceptual, nivelul logic și nivelul fizic.

nivelul conceptual – este dat de viziunea administratorului bazei de date asupra datelor. Legat de acest nivel, se pot menționa următoarele aspecte:

administratorul realizează structura conceptuală a bazei de date, eventual cu ajutorul instrumentelor oferite de un SGBD;

structura conceptuală se obține utilizând un anumit model de date pentru baza de date, precum și o tehnică de proiectare cât mai adecvată;

structura conceptuală este o reprezentare în interiorul sistemului a realității pe care baza de date o transcrie;

viziunea administratorului asupra bazei de date este independentă de aplicațiile care vor fi dezvoltate (independența logică);

rezultatul nivelului conceptual este schema conceptuală;

realizarea schemei corespunde unei activități de modelare pentru că este vorba despre o transpunere în termeni abstracți a entităților lumii reale;

odată definită, schema conceptuală trebuie confruntată cu lumea reală pentru identificarea și soluționarea neconcordanțelor sau a omisiunilor; datorită caracterului său global și unitar, se recomandă ca schema conceptuală să fie gestionată de o singură persoană [11].

nivelul logic – este dat de viziunea programatorului asupra datelor. Legat de acest nivel se pot prezenta următoarele aspecte:

programatorul realizează programele de aplicație pentru descrierea și manipularea datelor, scrise într-un SGBD;

programele implementează structura externă (logică) a datelor;

structura externă este dedusă din structura conceptuală;

structura externă reprezintă viziunea programatorului asupra bazei de date pentru o anumită aplicație;

viziunea programatorului este independentă de suportul tehnic de informație (independența fizică);

rezultatul nivelului logic este schema externă, ca parte din schema conceptuală, implementată cu ajutorul unui SGBD.

nivelul fizic – este dat de viziunea analistului (inginerului) de sistem asupra datelor și are rolul de a descrie modul în care sunt stocate datele în baza de date. Aferent nivelului fizic putem menționa următoarele:

analistul de sistem este cel căruia îi revine sarcina de a realiza structura internă (fizică);

structura internă este dedusă din cea externă conform unor tehnici și metode de alocare pe suport fizic;

structura internă corespunde descrierii datelor pe suportul fizic de informație;

rezultatul la nivelul fizic este schema internă (fizică) care se definește în termeni de fișiere și înregistrări;

implementarea schemei interne se face cu ajutorul sistemului de gestiune a fișierelor (SGF) din cadr

Tipologia cea mai frecvent utilizată astăzi a bazelor de date este cea Relațională (DB construite pe modelul logic relațional), unde datele sunt stocate în Tabele. Pentru această tipologie de Baze de Date Relaționale limbajul de interogare utilizat este SQL – Structured Query Language. Acesta este un limbaj ce permite extragerea de informații într-o bază de date prin intermediul cererilor numite și Query.

DBMS – Data Base Management System

Bazele de date sunt manipulate cu ajutorul Sistemelor de gestiune a bazelor de date. Un sistem de tipul DBM este un sistem software proiectat pentru a da posibilitatea creării și manipulării (din partea administratorului) și a interogării eficiente (din partea unuia sau a mai multor utilizatori) a unei baze de date.[11]

Unul dintre sistemele DBM cele mai cunoscute și utilizate astazi este MySQL. Acesta este un software liber ce are nevoie la randul sau de un sistem de administrare. MySQL este un sistem de gestiune a bazelor de date relaționale cu implementări pentru sistemele de operare Linux, Unix, Windows. Acest sistem se poate utiliza gratuit, fiind open source. Ultima versiune și documentația sistemului de gestiune a bazelor de date MySQL se poate descărca de la adresa http://www.mysql.com. Acest sistem este compatibil cu standardul SQL2, dar unele prevederi ale standardului fiind implementate parțial.

O bază de date, uneori numită și „bancă de date”, reprezintă o modalitate de stocare a unor informații și date pe un suport extern (un dispozitiv de stocare), cu posibilitatea regăsirii rapide a acestora. De obicei, o bază de date este memorată într-unul sau mai multe fișiere. Bazele de date (Fig. 6.3) sunt manipulate cu ajutorul sistemelor de gestiune a bazelor de date. La nivel mondial, cei mai importanți furnizori de sisteme de gestiune a bazelor de date sunt Oracle, IBM, Microsoft, Sybase.

Sistemele de gestiune a bazelor de date (SGBD) reprezintă totalitatea programelor utilizate pentru crearea, interogarea și întreținerea unei baze de date. Include două categorii de module: module care sunt comune cu cele ale calculatoarelor și module cu funcții specifice bazei de date . Apariția și răspândirea rețelelor de calculatoare au dus la dezvoltarea SGBD-urilor în direcția multiuser: mai mulți utilizatori folosesc simultan aceeași bază de date.

Figura 1.

Fig. 6.3. Componente ale sistemului de baze de date

Baza de date poate fi privită ca o colecție de fișiere interconectate care conțin nucleul de date necesare unui sistem informatic. O înregistrare fizică este o unitate de transfer între memoria internă și cea externă a calculatorului. O înregistrare logică este unitatea de prelucrare din punct de vedere al programului utilizator.

O înregistrare se compune din câmpuri (atribute) care descriu anumite aspecte ale realității.

Datele dintr-o bază de date pot fi structurate pe 3 niveluri, în funcție de categoria de personal implicată (Fig. 6.4):

• nivelul conceptual (global) – exprimă viziunea administratorului bazei de date asupra datelor. Acestui nivel îi corespunde structura conceptuală (schema) a bazei de date, prin care se realizează o descriere a tuturor datelor, într-un mod independent de aplicații, ce face posibilă administrarea datelor.

• nivelul logic – exprimă viziunea programatorului de aplicație asupra datelor. La acest nivel se realizează o descriere a datelor corespunzătoare unui anumit program de aplicație.

• nivelul fizic – care exprimă viziunea inginerului de sistem asupra datelor. Corespunde schemei interne a bazei de date prin care se realizează o descriere a datelor pe suport fizic de memorie.

Fig. 6.4. Model de baza de date relatională

6.2.Clasificarea bazelor de date și domenii de utilizare

după modelul de date;

după numarul de utilizatori;

după numarul de statii pe care este stocată baza de date;

Dupa primul criteriu bazele de date se clasifică astfel:

Model de date relațional:.

Model de date orientat obiect:

Model de date obiect-relațional

Model de date ierarhic

Model de date rețea

Modelul de date relational (Relational Model) se bazează pe noțiunea de relație din matematică, care corespunde unei entitati de acelasi tip și are o reprezentare usor de înteles și de manipulat, ce consta dintr-un tabel bidimensional, compus din linii și coloane. Fiecare linie din tabel reprezintă o entitate și este compusă din mulțimea valorilor atributelor entității respective, fiecare atribut corespunzând unei coloane a tabelului.[11]

Modelul de date relațional a fost propus de cercetatorul E.F.Codd de la compania IBM, care a publicat în 1970 lucrarea “Un model relational de date pentru banci mari de date partajate”. Alte lucrari ale lui Codd, ca și ale altor cercetatori ca R. Boyce, J.D. Ullman etc au perfectionat modelul de date relational și au permis dezvoltarea sistemelor de baze de date. Chiar daca notiunile de relatie și tabel difera în esenta lor, relatia reprezentand o multime de entitati și tabelul o reprezentare vizuala a acesteia, cele doua denumiri se pot folosi, în general pentru acelasi scop.

Pe langa avantajul unui model de date precis și simplu, sistemele de baze de date relationale mai beneficiaza și de un limbaj de programare recunoscut și acceptat, limbajul SQL (Structured Query Language), pentru care au fost emise mai multe standarde de catre Organizatia Internationala de Standardizare (International Standardization Office-ISO). Majoritatea sistemelor de gestiune a bazelor de date relationale actuale implementeaza versiunea din anul 1992 a standardului pentru limbajul SQL, denumita SQL 92 sau SQL2.

2. Modelul de date orientat obiect (Object Model) este un concept unificator în știința calculatoarelor, fiind aplicabil în programare, în proiectarea hardware, a interfețelor, a bazelor de date etc. Sistemele de baze de date orientate obiect se bazează pe limbaje de programare orientate obiect cu capacități de persistență, în care datele sunt independente de timpul de viață al programelor care le creează sau accesează, prin memorare pe suport magnetic (disc).[6]

Există și unele domenii, în special cele care manipulează tipuri de date complexe, cum ar fi proiectarea asistată de calculator, sisteme de informații geografice, medicină etc, în care modelul relațional s-a dovedit a fi insuficient de expresiv și cu performanțe de execuție reduse. Caracteristicile importante ale modelului orientat obiect sunt: abstractizarea, mostenirea, încapsularea, modularizarea.

În programarea orientata obiect, programele sunt organizate ca și colectii de obiecte cooperante, fiecare obiect fiind  o instanța a unei clase. Fiecare clasă reprezintă abstractizarea unui tip de entitate din realitatea modelată, iar clasele sunt membre ale unei ierarhii de clase, corelate între ele prin relații de mostenire. Orice obiect este încapsulat, ceea ce înseamnă ca reprezentarea lui (adică structura interna a acelui obiect) nu este vizibilă utilizatorilor, care au acces doar la funcțiile (metodele) pe care acel obiect este capabil să le execute. [6] Clasele și obiectele unui program orientat obiect sunt grupate în module, care pot fi compilate separat și între care există granițe bine definite și documentate, ceea ce reduce complexitatea de manevrare a datelor.

3. Modelul de date obiect-relational (Object-Relational Model) reprezintă extinderea modelului relațional cu caracteristici ale modelului obiect, extindere necesară pentru realizarea bazelor de date care definesc și prelucrează tipuri de date complexe. În esentă, modelul obiect-relațional păstrează structurarea datelor în relații (reprezentate ca tabele), dar adaugă posibilitatea definirii unor noi tipuri de date, pentru domeniile de valori ale atributelor. Tipurile de date definite de utilizator pot fi extinse prin mecanismul de moștenire și pentru fiecare tip sau subtip se pot defini metode pe care le pot executa obiectele de acel tip.[6]

4. În modelul de date ierarhic (Hierarchical Model) o bază de date se reprezintă printr-o structura ierarhică de înregistrari de date (records) conectate prin legături (links). Modelul ierarhic a fost primul model folosit pentru dezvoltatea bazelor de date. Schema conceptuala a unei baze de date în modelul ierarhic se reprezintă printr-un număr oarecare de scheme ierarhice. O schemă ierarhică este un arbore direcționat, reprezentat pe mai multe niveluri, în care nodurile sunt tipurile de înregistari, iar arcele sunt tipurile de legături. Fiecare nod (cu exceptia nodului rădăcină) are o singură legatură către un nod de pe un nivel superior (nodul parinte) și fiecare nod (cu excepția nodurilor frunză) are una sau mai multe legături către noduri de pe nivelul imediat inferior (noduri fii).

5. Modelul de date rețea (Network Model) folosește o structură de graf pentru definirea schemei conceptuale a bazei de date; nodurile grafului sunt tipuri de entitati (înregistrari, records), iar muchiile grafului reprezintă în mod explicit asocierile (legaturile, links) dintre tipurile de entități. La fel ca și modelul ierarhic, dezavantajul principal al modelului rețea este acela că fiecare interogare trebuie să fie prevazută încă din faza de proiectare, prin memorarea explicită a legaturilor între tipurile de entitati. În plus, complexitatea reprezentării datelor în modelul rețea este deosebit de ridicată, iar programatorii trebuie să o cunoască pentru a putea realiza aplicațiile necesare.[9]

După numărul de utilizatori bazele date se clasifică astfel:

1. Multiutilizator –  majoritatea bazelor de date sunt de acest tip. Ele permit accesul concurent (în acelasi timp) a mai multor utilizatori.

2. Monoutilizator – sunt în numar redus de baze de date. Ele pot fi accesate doar de un singut utilizator la un moment dat.

Dupa numărul de stații pe care este stocată baza de date:

1. Centralizate (Centralized Database System) – sistem de baze de date în care datele și sistemul de gestiune sunt pe acelasi calculator.

2. Distribuit (Distributed Database System) – sistem de baze de date care poate avea atât datele cat și sistemul de gestiune distribuite pe mai multe calculatoare interconectate printr-o rețea de comunicație.

Se cunosc mai multe tipuri de baze de date după modul de organizare, modul de dispunere pe suport magnetic a informației și a elementelor componente:

• modele primitive – datele sunt organizate la nivel logic în fișiere, structura de bază este înregistrarea, mai multe înregistrări fiind grupate în structuri de tip fișier; utilizate în contabilitate.

• baze de date ierarhice – legăturile dintre date sunt ordonate unic, accesul se face numai prin vârful ierarhiei, un subordonat nu poate avea decât un singur superior direct și nu se poate ajunge la el decât pe o singură cale; utilizate în activitatea bancara, companii multinationale.

• baze de date în rețea – datele sunt reprezentate ca într-o mulțime de ierarhii, în care un membru al ei poate avea oricâți superiori, iar la un subordonat se poate ajunge pe mai multe căi; transporturi, comert, sanatate, multinationale.

• baze de date relaționale – structura de bază a datelor este aceea de relație-tabel, limbajul SQL (Structured Query Language) este specializat în comenzi de manipulare la nivel de tabel. Termenul relațional a fost introdus de un cercetător al firmei IBM, dr. E. F. Codd în 1969, fiind cel care a enunțat cele 13 reguli de bază necesare pentru definirea unei baze de date relaționale. Baza de date relațională reprezintă o mulțime structurată de date, accesibile prin calculator, care pot satisface în timp minim și într-o manieră selectivă mai mulți utilizatori. Această mulțime de date modelează un sistem sau un proces din lumea reală și servește ca suport unei aplicații informatice; mai nou se aplica în activitatile desfasurate în sucursale interconectate.

• baze de date distribuite – sunt rezultatul integrării tehnologiei bazelor de date cu cea a rețelelor de calculatoare. Sunt baze de date logic integrate, dar fizic distribuite pe mai multe sisteme de calcul.

Integrarea bazei de date distribuite se face cu ajutorul celor trei tipuri de scheme care sunt implementate:

1. schema globală – definește și descrie toate informațiile din baza de date distribuită în rețea;

2. schema de fragmentare – descrie legăturile dintre o colecție globală și fragmentele sale. Ea este de tipul unu la mai mulți și are forma unei ierarhii;

3. schema de alocare – descrie modul de distribuire a segmentelor pe calculatoarele (nodurile) din rețea. Fiecare segment va avea o alocare fizică pe unul sau mai multe calculatoare. Schema de alocare introduce o redundanță minimă și controlată: un anumit segment se poate regăsi fizic pe mai multe calculatoare.

Utilizatorul unei asemenea baze de date o vede ca pe o bază de date unică, compactă (nivel logic), cu toate că în realitate ea este distribuită pe mai multe calculatoare legate în rețea (nivel fizic). Această organizare a dus la o creștere substanțială a vitezei de acces la o bază de date într-o rețea de calculatoare. Anumite date stocate pe un server local sunt mult mai rapid accesate decât dacă ele s-ar afla pe un server la distanță, unde baza de date ar fi fost stocată în întregime (nedistribuită);

• modele semantice – orientate spre obiecte. Aceste modele sunt orientate pe reprezentarea semnificației datelor. Structura de bază folosită pentru reprezentarea datelor este cea de clasă de obiecte, definită prin abstractizare din entitatea fizică pe care o regăsim în lumea reală. Aici există entități simple și clase de entități care se reprezintă prin obiecte simple sau clase de obiecte, ordonate în ierarhii de clase și subclase. Acest tip de bază de date a apărut din necesitatea gestionării obiectelor complexe: texte, grafice, hărți, imagini, sunete (aplicații multimedia) și a gestionării obiectelor dinamice: programe, simulări.

Baze de date

– integrarea datelor (baza de date este un ansamblu de colecții de date intercorelate, cu redundanță controlată),

– integritatea datelor (se referă la corectitudinea datelor încărcate și manipulate astfel încât să se respecte restricțiile de integritate),

– securitatea datelor (limitarea accesului la baza de date),

– partajarea datelor (datele pot fi accesate de mai mulți utilizatori, eventual în același timp),

– independența datelor (organizarea datelor să fie transparentă pentru utilizatori, modificările în baza de date să nu afecteze programele de aplicații).

6.3.Sistemele de gestiune a bazelor de date

Un SGBD trebuie să asigure următoarele funcții:

definirea – crearea bazei de date;

introducerea (adăugarea) datelor în baza de date;

modificarea unor date deja existente în baza de date;

ștergerea datelor din baza de date;

consultarea bazei de date – interogare/extragerea datelor.

În plus, un SGBD mai asigură și alte servicii:

suport pentru limbaj de programare;

interfață cât mai atractivă pentru comunicarea cu utilizatorul;

tehnici avansate de memorare, organizare, accesare a datelor din baza de date;

utilitare încorporate: sistem de gestiune a fișierelor, liste, tabele etc.;

„help” pentru ajutarea utilizatorului în lucrul cu baza de date.

Stadiul actual în utilizarea bazelor de date

Modelul relațional de organizare a datelor a fost conturat odată cu cele două articole publicate în 1969 și 1970 de către E.F. Codd, matematician la centrul de cercetări din San Jose, California, al firmei IBM. În acel moment, tehnologia bazelor de date era centrată pe modelele ierarhic și rețea, modele ce depind într-o mai mare măsură de organizarea internă a datelor pe suportul de stocare. Codd a propus o structură de date tabelară, independentă de tipul de echipamente și software de sistem pe care este implementată.

Deși IBM a fost prima companie care a inițiat un proiect destinat elaborării unui sistem de gestiune a bazelor de date relaționale (System/R, începând cu 1974), prima firmă care a lansat primul SGBDR comercial a fost Relational Software Inc., astăzi Oracle.

Mecanismele tranzacționale nu sunt o noutate în lumea bazelor de date. În anii 70, la doar câteva sute de kilometri distanță, laboratoarele IBM de la San Jose și Universitatea Berkeley dezvoltau în paralel primele sisteme relaționale, System R și Ingres, ambele cuprinzând anumite forme de procesare tranzacțională. Începând de atunci, toate SGBD-urile importante încorporează mecanisme tranzacționale.Impunerea pe piață a SGBD-urilor grefate pe modelul relațional a fost mult mai dificilă decât s-ar putea înțelege astăzi.

Abia în anii ’90, datorită vitezei îmbunătățite, securității sporite și, mai ales, productivității dezvoltatorilor de aplicații, modelul relațional a câștigat supremația.

Cele mai accesibile și, implicit, cele mai utilizate sunt SGBD-urile dedicate inițial uzului individual: Access, Paradox, Visual FoxPro. Astăzi, ele au și caracteristici profesionale și pot fi folosite la dezvoltarea de aplicații. Pentru aplicațiile complexe din bănci, corporații, organizații și instituții de mari dimensiuni s-au impus SGBDR-urile de „categorie grea”: Oracle, DB2 (IBM), Informix (DB2), Sybase, SQL Server (Microsoft).

CAPITOLUL 7. BAZE DE DATE PRIVIND DETERMINAREA COMPOZIȚIEI CHIMICE A FRUCTELOR ȘI LEGUMELOR

7.1. Alegerea tipului de date optim pentru domeniul lucrării

Bazele de date sunt manipulate cu ajutorul Sistemelor de gestiune a bazelor de date. Un sistem de tipul DBM este un sistem software proiectat pentru a da posibilitatea creării și manipulării (din partea administratorului) și a interogării eficiente (din partea unuia sau a mai multor utilizatori) a unei baze de date.

Unul dintre sistemele DBM cele mai cunoscute și utilizate astăzi este MySQL. Acesta este un software liber ce are nevoie la rândul său de un sistem de administrare.

PhpMyAdmin este o aplicație scrisă în PHP și disponibilă sub licență GPL General Public License (free software programs licensed under the GNU) , care permite administrarea unui database MySQL prin intermediul oricarui browser web. Aceasta aplicatie ne permite crearea unei DB de la zero, crearea tabelelor, realizarea operațiilor dorite asupra acestora și exportarea lor pentru publicarea pe server sau pentru scopuri de backup local.

Instalarea PhpMyAdmin

Pentru a instala aceasta aplicație pe calculatorul personal pentru a începe lucrul cu bazele de date o putem descărca și instala manual sau putem recurge la produse “third party” cum este XAMPP care de curând poate fi instalat atât pe Windows cat și pe OS X.

Ce conține XAMPP

XAMPP este cel mai popular mediul de dezvoltare PHP și conține pe lângă MySQL și bineânțeles PHP și server-ul Apache dar și Perl.

Numele vine de la initialele acestor componente: X este pentru multi-platforma (deoarece XAMPP functioneaza pe multe sisteme operative), Ade la Apache, M de la MySQL, P de la PHP și P de la Perl.

Apache HTTP Server – este platforma webserver cea mai utilizată, este un software care realizează funcțiile de transport a informației.

7.2. Paginile web dinamice privind determinarea compoziției chimice a legumelor și fructelor

PHP este simplu de utilizat (Fig.7.1), fiind un limbaj de programare structurat, ca și C-ul ,Perl-ul sau începând de la versiunea 5 chiar Java , sintaxa limbajului fiind o combinație a celor trei. Datorită modularității sale poate fi folosit și pentru a dezvolta aplicații de sine stătătorare, de exemplu în combinație cu PHP-GTK sau poate fi folosit ca Perl sau Python în linia de comandă. Probabil una din cele mai importante facilități ale limbajului este conlucrarea cu majoritatea bazelor de date relaționale, de la MySQL și pînă la Oracle, trecînd prin MS Sql Server, PostgreSQL, sau DB2.

Fig. 7.1. Comunicația localhost și web server

PHP poate rula pe majoritatea sistemelor de operare, de la UNIX ,Windows, sau Mac OS X și poate interacționa cu majoritatea serverelor web. Codul PHP este interpretat de serverul WEB și generează un cod HTML care va fi văzut de utilizator (clientului -browserului- fiindu-i transmis numai cod HTML).

Arhitectura tip LAMP a devenit populară în industria web ca modalitate rapidă, gratuită și integrată de dezvoltare a aplicațiilor. Alături de Linux, Apache și Mysql, PHP reprezintă litera P, deși uneori aceasta se referă la Python sau Perl. Linux ocupă rolul de sistem de operare pentru toate celelalte aplicații, MySQL gestionează bazele de date, Apache are rol de server web, iar PHP are rol de interpretator și comunicator între acestea.

PHP folosește extensii specifice pentru fișierele sale: .php, .php3, .ph3, .php4, .inc, .phtml. Aceste fișiere sunt interpretate de catre serverul web iar rezultatul este trimis în formă de text sau cod HTML către browser-ul clientului.

7.3. Aplicații necesare proiectării WEB în PHP

Pentru a putea rula scenarii php(scripturi) avem nevoie să programăm calculatorul în calitate de server Web, server de aplicații PHP și nu în ultimul rînd server de BD MySQL. Aceste componente software de bază necesare (MySQL, Apache și PHP) sunt gratuite (din categoria "open source") și pot fi descărcate de pe site-ul oficial al producătorului. După instalarea fiecăruia din aceste aplicații apare necesitatea configurării lor, care uneori este dificilă pentru începători. Pentru a evita problemele configurării, putem instala un pachet complet ce conține Apache + PHP + MySQL + PHPMyAdmin care se numește XAMPP (PHPTriad, EasyPhp, Base, WampServer, Denver, …) (Fig. 7.2). XAMPP a ne dea posibilitatea de a simula pe calculatorul nostru activitatea server-ului la distanta. Aplicația PHPMyAdmin inclusă în pachetul XAMPP permite administrarea comodă a Bazei de Date MySQL. Asta se intampla deorece limbajul php este un limbaj server-side .Înainte de a rula scripturi PHP vom lansa aplicațiaXAMPP și anume din Start/All Programs/Apache Friends/XAMPP/XAMPP Control Panel, după care se va lansa panoul de control al aplicației XAMPP (Fig. 7.3).

Limbajul HTML 2. WEB Server Local – APACHE 3. Database MySql 4. phpMyAdmin

Fig. 7.3. Fereastra Control Panel a aplicației XAMPP

Pentru a lansa serverul Apache acționăm butonul Start la modulul Apache și respectiv dacă lucrăm cu Baza de Date acționăm butonul Start la la modulul MySql.  Pentru a închide serverele deschise vom acționa respectiv pe butoanele stop iar pentru a închide aplicația XAMPP vom acționa exit.

Pentru a verifica dacă funcționează aplicațiile instalate, vom lansa browserul iar în cîmpul de adrese scriem: http://localhost/xampp în loc de localhost se poate de scris și IP calculatorului sau 127.0.0.1 .Pentru a rula scripturile ele trebuiesc salvate (copiate) în C:\xampp\htdocs.

Instalare XAMPP. Pachetul de aplicații XAMPP

este un program gratuit și open source cross-platform,

constituie infrastructura software necesară găzduirii saiturilor web,

pachet stivă constând în principal din server de web Apache, server de baze de date MySQL, interpretoare pentru scripturi scrise în limbajele PHP și PERL.

Etimologie: Numele XAMPP este un acronim pentru:

X ("cross“ ?, cross-platform – rulare identică pe platforme diferite)

Apache HTTP Server

MySQL

PHP

Perl

XAMPP a fost creat însă și pentru a pune la dispoziția dezvoltatorilor un instrument eficient de testare. Odată instalat pe calculatorul propriu, pachetul de aplicații va face ca acesta să aibă comportamentul unui server conectat la Internet, permițând testarea aplicațiilor scrise înainte de a le copia pe serverul firmei care va găzdui în final produsul software realizat. Adresa de download:

http://www.apachefriends.org/en/xampp.html

Notă: Pentru utilizatorii de Windows Vista, din cauza permisiunilor limitate și insuficiente în folderul "C: \ Program Files", vă recomandăm să utilizați folderul alternativ pentru XAMPP ("C:\xampp”).

Calea către directorul unde sunt ținute și de unde se accesează paginile și scripturile PHP, este C:\xampp\htdocs

Instalare XAMPP (I) (8.1)

După descărcarea și salvarea pachetului XAMPP în calculator se va trece la instalarea propriu-zisă. Se va alege ca și limbă de instalare a programului limba engleză. Din listă se alege “English”, se confirmă alegerea facută prin apăsarea pe butonul OK. (Fig. 7.4).

Fig. 7.4. Fereastra pentru alegerea limbii

Prin apăsarea butonului “Next ” se confirmă calea unde se dorește a fi efectuată instalarea C:\xampp. Prin bifarea opțiunilor “Install Apache as service” și “Install MySQL as service”, atât serverul web Apache cât și cel de baze de date MySQL vor porni odată cu sistemul de operare Windows (Fig. 7.5).

Fig. 7.5. Fereastra setări XAMPP

Se apasă pe butonul “Install” și se așteptă definitivarea instalării. Prin apăsarea butonului “Finish” se confirmă terminarea instalării. (Fig 7.6)

Fig. 7.6. Fereastra de închidere a setărilor

După instalare, prezența pe calculator a pachetului XAMPP se manifestă prin intermediul aplicației XAMPP Control Panel Application (Fig. 7.7).

Fig. 7.7. Panoul 1 de control XAMPP

Dacă dintr-un motiv oarecare, unul din servere nu a pornit, veti observa că în dreptul acelui serviciu nu este afișată nicio informație și va apare mesajul Apache service stopped (Fig. 7.8).

Fig. 7.8. Panoul 2 de control XAMPP

Adresa de la care se poate accesa baza de date creata.

http://127.0.0.1/phpmyadmin/tbl_structure.php?db=analize&token=6978fbacb3764883c115a4203535bb28&goto=db_structure.php&table=determinari

Sunt câteva motive din cauza cărora serverul Apache poate să nu pornească:

acest server se instalează pe portul 80, iar acesta este posibil să fie folosit de un alt server web cum ar fi IIS, programul de voice IP Skype ori un alt program instalat pe PC-ul dumneavoastră.

ați omis ca la instalarea pachetului XAMPP să bifați opțiunea “Install Apache as service”, și, prin urmare acesta nu va rula odata cu Windows-ul.

Folosiți un Firewall și acesta blocheaza Apache-ul să ruleze.

Dacă totuși se întâmplă ca unul din servere să se manifeste așa, apasați pe butonul “Start” din dreptul fiecăruia. Noutatea ete că în ultima versiune de XAMPP este 1.7.4 și ea include: Apache 2.2.17 , MySQL 5.5.8, PHP 5.3.5, phpMyAdmin 3.3.9, FileZilla FTP Server 0.9.37, Tomcat 7.0.3

7.4. Baze de date proiectate cu PHP și MySQL privind determinarea compoziției chimice a legumelor și fructelor

Crearea Bazei de date

Dupa instalare XAMPP după cum am prezentat în capitolul 1.4. se pormeste din Start -> XAMPP aplicatia XAMPP (Fig. 7.9).

Fig. 7. 9. Fereastra de deschidere a aplicatiei XAMPP.

Se apasa pe butonul ADMIN după care se deschide fereastra phpMyadmin (Fig. 7.10)

Fig. 7.10. Fereastra phpMyAdmin creare Baza de date “Analize”

Se observa în Fig. 7.10. că deja am creat baza de date “Analize” .În figura 7.11 este fereastra phpMyAdmin în care creăm tabele. În stânga panoului apare determinări deci tabelul meu este deja creat. Pentru a crea un tabel nou în panoul din dreapta se introduce numele tabelului în caseta Name , după care se introduc numărul coloanelor în caseta Number of columns și se apasă butonul Go urmând ca apoi să se stabilească denumirea fiecarui câmp și proprietățile acestuia (Fig. 7.11).

Fig 7.11. Fereastra phpMyAdmin pentru crearea tabelului

Acționând butonul New din panoul din stânga am creat baza de date cu denumirea “Analize” și am definit denumirea fiecarui câmp cu proprietățile lui. Baza de date se numeste “Analize” iar tabelul creat se numește “Determinări” (Tabelul 7.1).

Tabelul 7.1 Câmpurile tabelului Determinări și proprietățile acestora

În Fig 7.12. se vede rezultatul creării structurii tabelului “Determinări”

Fig. 7.12. Structura tabelului “Determinări”

Popularea bazei de date am realizat-o prin funcția Import a Bazei de date phpMyAdmin din tabelul creat în Excel (Fig. 7.13, 7.14).

Fig 7.13. Datele de analiză cu Tarifele aferente aflate în tabelul Excel

Fig. 7.14. Baza de date “Analize” încărcată prin funcția Import cu datele din tabelul Excel

Având baza de date creată se pot efectua selecții după diferite criterii de căutare. Prin Butonul Search am creat creat lista care selectează rezultatele analizelor numai asupra fructelor . Rezultatul selecției este prezentat în Figura 7.15.

Fig 7.15. Rezultatele selecției pentru Fructe

Funcția MySQL care realizează această selecție este :

SELECT * FROM `determinari` WHERE `TIP` = 'F'

După cum se vede în figura 7.15 se selectează numai măsuratorile pentru fructe.

Cu ajutorul Interogarii (Query) am creat o listă cu determinarile care au tarif 402 , rezultatul interogării se vede în Fig. 7.16

Avantajul interogării este ca ea fiind salvată se poate executa oricând la cerere .

Fig. 7.16. Rezultatul executării Interogării ce afișează determinări a căror tarif este 402.

CAPITOLUL 8 SISTEMUL ROBOTIZAT PENTRU DETERMINAREA CONȚINUTULUI DE CARBOHIDRAȚI ÎN FRUCTE ȘI LEGUME

Alimentele pe care le consumăm ar putea conține nanoparticule toxice precum cele care se găsesc în pesticidele utilizate în agricultură. Oamenii de știință americani de la Universitatea Missouri, SUA, spun că acesta au ajuns probabil la alimentele consumate de oameni. [16]

În urma unui studiu de specialitate, specialiștii susțin că aceste nanoparticule sunt foarte periculoase pentru organismul uman. Nanoparticulele de argint sunt utilizate în prezent ca pesticide. Profesorul de nutriție, Mengshi Lin, și colegii, au făcut teste pentru a vedea dacă nanoparticulele rămân în fructe.[16]

Aceste nanoparticule pot rămâne în astfel de produse chiar și după ce sunt spălate complet înainte de a fi consumate. Chiar și la patru zile de la spălarea fructului, specialiștii au găsit nanoparticule în pulpa fructelor. [42]

Aceste componente toxice pot intra în corpul uman, în sânge și în sistemul limfatic. În cele din urmă, ajung în zonele sensibile ale corpului uman, precum splina, creierul, ficatul și inima. Experții spun că există 1.000 de produse pe piață care se bazează pe tehnologia nanoparticulelor.

Aceste nanoparticule sunt prezente în tratarea apei, în produsele cosmetice și ambalajele alimentare cumpărate din magazin. Concluzia experților este că nanoparticulele pot ajunge cu ușurință la alimente, în ciuda eforturilor unor producători de a le elimina din produsele pe care le vând. [42]

De exemplu, în SUA, unii producători de zahăr pudră au adăugat nanoparticule de dioxid de titan în produsul lor pentru a-l face mai alb.

Este necesar să se determine conținutul carbohidrați din fructe și legume pentru a ajuta la informarea clienților prin etichetarea ambalajului, așa cum este cazul produselor din industria alimentară. Din cauza variației valorilor, este necesar un domeniu de valori acceptabil până când fructele și legumele devin perisabile. [16]

În prezent, există o tendință pentru utilizarea spectrometrelor mobile pentru a determina conținutul de carbohidrați în fructe și legume.

8.1. Spectrometre mobile pentru determinarea conținutului de carbohidrați din fructe și legume

În prezent, există o tendință pentru utilizarea spectrometrelor mobile pentru a determina conținutul carbohidrați din fructe și legume.[4] În continuare vă propunem o soluție pentru robotizarea determinării conținutului de carbohidrați din fructe și legume.

Spectrometrul (Fig. 8.1) este bazat pe lumină infraroșie care se reflectă înapoi la scaner. Toate elementele chimice au rate de absorbție diferite, deoarece vibrează la diferite niveluri pe scara moleculară. Aplicația preia datele și le compară cu o bază de date bazată pe cloud cu obiecte dintr-un centru de date la distanță. Când se găsește în baza de date cloud, trimite rezultatele smartphone-ului utilizatorului. SCiO este un spectrometru de dimensiuni reduse care analizează alimente, plante și medicamente (Fig. 8.2) [37]

Fig. 8.1. SCIO spectrometru [37] Fig. 8.2. SCIO information flow-up [37]

8.2. Robotizarea procesului de determinare a conținutului de fructe și legume

Vă propunem o soluție pentru robotizarea determinării conținutului de carbohidrați din fructe și legume. Ne propunem să utilizăm un spectrometru SCIO manipulat de un braț robotizat pentru a determina conținutul de carbohidrați din fructe și legume. Produsele vegetale sunt deplasate pe o bandă transportoare în conformitate cu procesul robotizat. Sistemul robotizat pentru determinarea conținutului de fructe și legume utilizează un spectrometru manipulat de robot.

Fructele și legumele sunt deplasate pe o bandă transportoare, în timp ce robotul ce manipulează spectrometrul determină conținutul de carbohidrați. Fructele sau legumele sunt plasate în continuare în ambalaje dispuse pe banda transportoare. Robotul atașează etichetele la determinările transmise. Pentru experimentări s-a utilizat un robot Kawasaki de la firma Robital din București.[3] (Fig. 8.3, 8.4)

Fig 8.3. Robot Kawasaki și conveior [3] Fig 8.4. Robot Kawasaki

(vedere din față) [3]

Rezultatele măsurătorilor sunt transmise telefonului mobil prin cloud (Fig.8.5). Apoi, de la telefon sunt transmise la o bază de date php unde sunt procesate în procesare statistică.

a b

. c d

Fig. 8.5 Rezultate obținute (a, b, c, d ) pentru diferite mere [3]

Pentru a fi eficient din punct de vedere economic, sistemul robotic poate fi amplasat într-un modul detașabil, purtat pe o remorcă (Fig. 8.6) care poate fi ușor transportată în diverse locuri pentru analize spectrometrice. Modulul poate fi conectat la o rețea electrică cu un contor independent. Pentru a asigura securitatea împotriva atacurilor cibernetice, produsele standard (fructe, legume) se integrează în celula robotizată.

Fig. 8.6 Remorcă

Modulul detașabil de analizare a fructelor și legumelor este transportat pe o semiremorcă la punctul de lucru, după care semiremorca îndeplinește alte sarcini; acest lucru permite o funcționare mai eficientă a acestui modul. Modulul detașabil este prevăzut cu picioare de sprijin; picioarele de sprijin sunt similare cu cele pentru containere conform SR EN 284, dar care pot avea, de asemenea, un rol de auto-orientare; sunt utilizate patru ghidaje sau conuri sau zăvoare rotative, SR ISO 3874: 1991. Pot avea poziția reglabilă pentru cele patru piese integrate ale containerului în structura modulului transportat. Cele patru ghidaje fiind articulate pe șasiul excentric care trebuie menținut în poziția favorabilă a cuplajului datorită greutății și pe care pot fi montate plăcuțe de cauciuc pentru a se potrivi abaterilor de construcție și de asamblare. Semiremorca este de asemenea un echipament obișnuit (cu sistem de frânare, sistem de semnalizare electric etc.). Se poate folosi o priză adecvată pentru alimentarea modulului de transport. Sistemul robotizat pentru determinarea conținutului de fructe și legume poate fi utilizat pentru comerț în domenii precum cofetărie, patiserie sau industria alimentară.

8.3. SCIO pentru dezvoltatori de aplicații

Primul spectrometru molecular care încape în palmă SCIO se bazează pe metoda spectroscopiei IR (Fig. 8.7) . Principiul de bază al acestei metode de analiză a materialului este că fiecare tip de moleculă vibrează în felul său unic, iar aceste vibrații interacționează cu lumina emisă de spectrometru pentru a crea o semnătură optică unică.[24]

a) b) .

c)

Fig. 8.7. Spectrometrul SCIO [37]

SCIO emite o sursă de lumină care iluminează proba și un senzor optic numit spectrometru care colectează lumina reflectată de eșantion. Spectrometrul descompune lumina în spectrul său, care include toate informațiile necesare pentru a detecta rezultatul acestei interacțiuni și moleculele din eșantion (Fig. 8.8).

Fig. 8.8. Interacțiunea SCIO cu moleculele eșantionului [37]

Spectrometrele utilizate pentru spectroscopie în IR din laboratoarele științifice sunt foarte mari și costisitoare (prețul variază între 3900$- 4500$ ). Conceput pentru consumatori, SCIO folosește un spectrometru minuscul, proiectat pentru a fi produs în masă, la un cost redus, pretul acestuia fiind de 250$/buc.

Pentru a furniza informații relevante în timp real, SCIO comunică wireless spectrul probei la un smartphone, care, la rândul său, îl transmite la un serviciu cloud-based pentru revizuire. Algoritmi avansați utilizează o bază de date actualizabilă pentru a analiza spectrul în câteva milisecunde, furnizează informații cu privire la eșantionul analizat din nou pe telefonul smartphone al utilizatorului în timp real.[24]

Specificațiile tehnice sunt prezentate în Tabelul 8.1.

Tabelul.8.1 Specificații tehnice Spectrometru molecular SCIO

SCIO este o platformă nouă fascinantă pentru dezvoltatori. Se poate utiliza pentru a dezvolta propriile aplicații și pentru a transforma visele în realitate. De exemplu, SCIO te poate ajuta la monitorizarea diferitelor etape ale procesului de fabricare a berii, cum ar fi monitorizarea nivelurilor de alcool, pentru a inspecta ingredientele. După terminarea măsurătorilor se pot încărca rezultatele pe platforma online pentru a pune la dispoziția altor utilizatori aceste rezultate.

Dezvoltatorii pot, de asemenea, să utilizeze bazele de date existente cu informații despre măsurători . Se pot explora materialele care au fost deja scanate de alți utilizatori și se poate dezvolta propria aplicație personalizată.

Kitul de dezvoltare SCIO permite dezvoltarea propriilor modele de detectare moleculare și aplicații mobile pentru uz personal sau comercial. DevKit include un senzor SCIO și accesorii, platforma de dezvoltare SCIO Lab, SDK-ul SCIO Mobile și sprijin din partea echipei pentru dezvoltatori Fizica Consumer. [37]

SCIO DevKit explică modul de a crea, colecta și analiza datele, de a crea modele de detectare moleculare și a testa modelul cu rezultate actionabile. În Fig. 8.9, 8.10 și 8.11 se prezintă partea de sus a spectrometrului molecular SCIO, partea de jos și modul de încărcare al SCIO.

b)

Fig. 8.9. Vedere partea de sus a spectrometrului SCIO

Fig. 8.10. Vedere partea de jos Fig. 8.11. Încarcare SCIO

Se instalează aplicația SCIO din Google Apps după cum se vede în Fig. 8.12 și se face înregistrarea cu user (Fig. 8.13) și parola pe platforma SCIO (SIGN-UP).

c

b) c)

Fig. 8.12. Etapele instalării aplicației SCIO pe smartphone

b) c)

Fig. 8.13 Înregistrare utilizator: setare dispozitiv și conectare SCIO

Acum în pagina de pornire se observă ca SCIO este gata pentru măsurători după cum se vede în Fig. 8.14, iar în Fig. 8.15 se prezintă cum să fie poziționtat SCIO pentru măsurători. Pentru a scana obiecte de dimensiuni mici se plasează pastila în suport conform Fig. 8.16. După care se fixează SCIO pe acest soclu, se apasă scurt butonul, pentru a efectua o scanare a conținutului pastilei respective .

Câteodată este necesară calibrarea. în acest scop se introduce carcasa în sens invers deoarece sistemul de calibrare se află în carcasă. Calibrarea : se introduce SCIO cu capul optic în carcasă se apasă pe buton după care se întoarce invers cu capul optic în sus și se reintroduce în carcasă (Fig. 8.17, 8.18).

Fig. 8.14. Panoul de lucru Fig. 8.15 Distanța optimă de măsurare

Fig. 8.16 Măsurare compoziție pastile

Fig. 8.17 Calibrarea Fig. 8.18 Revenirea din calibrare

Din panoul de lucru smartphone (Fig. 8.20) selectăm ce dorim să măsurăm, urmănd să apropiem SCIO la o distanță de maxim 5 mm de obiect și apoi apăsăm butonul SCIO (sau atingem cu degetul pe ecranul smartphone pe cuvantul SCAN ) pentru a emite fasciculul de lumină (Fig. 8.19) pentru a efectua măsurarea. Rezultatul apare pe ecran (Fig. 8.21).

Fig. 8.19 Domeniul lungimii de undă Infrared Fig.8.20 Panoul smartphone

Fig. 8.21 Rezultatul măsurării se vede pe ecranul smartphon-ului

Tabel 8.2. Comparație între măsurarea cu SCIO și valoarea înscrisă pe ambalaj

Cum funcționează SCIO

: Scanează obiectul, trimite prin telefon rezultatul spectroscopiei moleculare NIR în cloud, de aici (dintr-o bază de date ) în câteva secunde apare rezultatul pe ecranul smartphone. În Fig. 8.22 este prezentat fluxul informațional al măsurătorii SCIO, iar Tabelul 8.2 conține o comparație între valorile determinate cu SCIO și cele existente pe ambalaj.

Fig. 8.22. Fluxul informațional al măsurătorii SCIO

8.4. Sinteza mecanismului pentalater, pentru ghidarea axei micromotorului în spațiul de lucru plan

8.4.1 Calcul de dimensionare și cinematic

SCARA este un acronim pentru Selective Compliance Articulated Robot Arm [18]. A fost dezvoltat pentru prima dată în Universitatea Yamanashi din Kofu, Japonia de către Hiroshi Makino. Astăzi această configurație este adoptată de companii din întreaga lume precum AIBO, COBRA, EPSON, KUKA, STÄUBLI, YAMAHA, pentru sarcini industriale și, de asemenea, în domeniul medical [18]. Acest tip de robot a fost folosit pentru prima dată ca robot industrial pentru activități de ridicare și plasare, sarcini de asamblare, vopsire etc., după intrarea în domeniul medical. După cum descrie numele, funcția principală este de a simula un braț articulat, având în structura sa un lanț cinematic deschis, articulat, plasat în planul orizontal al robotului [18]. Mecanismul descris este Robotul SCARA serial. Mai mult în această lucrare este prezentată o metodă de dimensionare pentru un mecanism pentalater în care distanța dintre îmbinări este zero, ele sunt numite Robot dublu SCARA.

8.4.2. Sinteza mecanismului pentalater

Sinteza mecanismului pentalater pentru ghidarea axei care suportă un spectrometru molecular SCIO. Calculele de dimensionare și cinematică au loc în spațiul de lucru în plan. Considerăm o prismă ca spațiu de lucru. Bazele prismei sunt un poligon. De obicei, aceste puncte sunt definite în coordonate carteziene. Ecuația de contur (1) pentru punctul C este prezentat în Fig. 8.23.[18]

Fig.8.23 Mecanismul pentalater

(8.1)

În sistemul de referință asociat unui mecanism pentalater, am considerat raza polară:

; (8.2)

Lungimea elementelor este egală :

(8.3)

Ecuația vectorială (8.1) a fost proiectată pe baza pentalateră și obținem proiecția

scalară în ecuație (8.4).

(8.4)

Având :

(8.5)

(8.6)

Relațiile (8.5) și (8.6) au fost încoluite în ecuația (8.4) obținând relația (8.7):

(8.7)

Pentru valoarea minimă a unghiul dintre elementele 1 și 2: φ12 =φm

Acest caz corespunde valorii minime a razei polare:

(8.8)

Unghiul maxim dintre elementele 1 și 2 este: φ12 = φM

corespunde valorii maxime pentru raza polară:

(8.9)

Diferența dintre punctul minim C și raza polară maximă trebuie să fie mai mare decât

distanța dC definită mai sus.

. (8.10)

rezultă că lungimea elementelor (8.legate cu cinci bare) trebuie să îndeplinească

următoarea condiție :

. (8.11)

Se poate determina în continuare, abscisa articulară A, pe axa polară a spațiului de lucru prismatic de bază, de la condiția ca eada cu valoarea minimă a abscisei trebuie să fie pe partea realizabilă, astfel încât eadge îndreptată A de rază egală cu raza polară minimă, trebuie să fie tangentă la dreapta vârfurilor de spațiu de lucru minime definite cu abscisa, xVmin:

(8.12)

Poate fi determinat în continuare, abscisa articulară A, pe axa polară a spațiului de lucru prismatic de a stabili, condițiile pot fi reduse cu minimitate pentru a putea să fie o parte realizabilă, astfel încât să se întoarcă în mod normal , trebuie să fie tangentă la vârfurile de spațiu de lucru minime definite cu abscisa, xVmin:

(8.13)

Datorită faptului că elementele 1 și 4 sunt articulate în aceluiași punct, și lungimile elementelor mobile (ale mecanismului pentalater) de față (elementele 1,2,3 și 4) Relațiile dintre aceste rezultate GMT pe unghiurile polare ale elementelor axei spațiului de lucru de bază:

(8.14)

Pentru determinarea unghiurilor minime și maxime pentru elementele 1 și 4 ale mecanismului pentalater față de axa polară a bazei spațiului de lucru, este necesar ca punctul C din mecanismul pentalater să coincidă cu oricare dintre N vârfurile spațiului de lucru de bază:

Rezultă N ecuații vectoriale după cum urmează :

(8.15)

Aceste ecuații vectoriale au N ecuații corespondente în sistemul liniar după cum

urmează :

(8.16)

Din aceste ecuații rezultă N valori pentru unghiurile φ1 și de asemenea N valori

pentru unghiurile

φ4 = φ2 + π.

Notăm că :

(8.17)

(8.18)

(8.19)

(8.20)

(8.21)

Unghiul φ1 se poate calcula din relațiile de mai jos :

(8.22)

(8.23)

(8.24)

(8.25)

(8.26)

(8.27)

Rezultă N valori pentru unghiul φ1. Din aceste ecuații am identificat valorile extreme pentru From those angles were unghiurile φ1Max și φ1min , de asemenea N valori pentru unghiurile φ4 = φ2 + π, diintre care sunt identificate valorile extreme, φ4Max and φ4min. Pentru a facilita sinteza mecanismului pentalater, conform diferitelor spații de lucru, am dezvoltat un program în Visual Basic pentru Excel (Fig. 8.24).

Fig. 8.24. Interfața programului de calcul Visual Basic (Excel) – introducerea valorilor

de poziție efector final

Interfața utilizator EXCEL și rezultatele după echipamentele corespunzătoare de

prelucrare a datelor sunt prezentate în Fig. 8.25 și Tabelul 8.3.

.

Fig. 8.25.  Interfață Excel – rezultatele programului de calcul

Tabel 8.3 Rezultatele procesului de calcul (reprezentate cu roșu)

În Fig. 8.26 (a, b, c, d, e) este prezentat un mecanism pentalater în CATIA V5 Sketcher, [7] utilizat pentru verificarea sintezei mecanismului. Se verifică dacă unghiurile dintre bare sunt prea mici, astfel încât să nu apară cuplajele de rotație blocate din cauza frecării prin utilizarea forțelor poligonului în punctul tehnologic de aplicare. Direcțiile segmentelor reprezentând vectorii au fost în concordanță cu poziția analizată a mecanismului, poziții extreme animate în cele patru puncte extreme ale spațiului de lucru poligonal.[18]

a)

b)

c)

d)

e)

Fig. 8.26. Poziții intermediare (a, b, c, d ,e ) pentru mecanismul pentalater

8.4.3. Valorificarea calculului de dimensionare și cinematic

A fost dezvoltat un program VBA pentru Excel, care poate fi utilizat în proiectarea parametrizată A robotului pentru mecanismul pentalater în diferite soluții CAD CAM CAE, care rulează pe sistemul de operare Widows. Datele de intrare sunt coordonatele vârfurilor poligonului din spațiul de lucru al planului. Datele de ieșire, care pot fi luate de soluția CAD CAM CAE luată în considerare (Inventor, Catia etc.) sunt lungimi ale elementelor mecanismului pentalater și valori maxime și minime ale unghiurilor până la abscisa considerate cele două elemente ale acelei poziții a mecanismului.[18]. Se prezintă în Anexa 1 programul Visual Basic pentru sinteza pentalaterului.

CAPITOLUL 9. REALIZAREA PRACTICĂ A UNUI PREHENSOR PENTRU MĂSURAREA COMPOZIȚIEI CHIMICE A LEGUMELOR ȘI FRUCTELOR

9.1. Studiu privind particularitățile ciclului de rentabilitate a unui prehensor pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor

În condițiile concurenței foarte intense pe plan mondial a producătorilor de prehensoare pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor, un producător rezistă pe piață dacă produce prehensoare cu caracteristici funcționale adecvate nevoilor clienților și fiabilitate în concordanță cu uzura morală. Perioada de garanție (durata normală de utilizare) este preferabil să fie mai mare decât perioada estimată a uzurii morale. Ciclul rentabilității poate fi reprezentat ca în Fig. 9.1. Fazele din ciclul rentabilității sunt prezentate în Fig. 9.1 în corelare cu spirala calității, definită de Juran,

I. Asimilarea în fabricație (se fac cheltuieli și nu există vânzări)

1. Planul de afaceri;

Cercetarea pieței – se efectuează studii cu privire la:

– clienți potențiali;

– caracteristici de performanță;

– tendința concurenței.

Studiul tehnico-economic:

– evaluarea prețului de cost în funcție de seria de fabricație;

– evaluarea ratei rentabilității interne prin simularea fluxului de numerar, considerând și cheltuieli cu brevetarea;

– oferte de comenzi și comenzi.

2. Proiectarea prototipului virtual;

3. Producția unicatului;

4. Serie mică și testarea seriei mici;

5. Proiectare serie zero, pregătire de fabricație, execuție serie zero și testarea serie zero.

II. Producție cu vânzări până la compensarea cheltuielilor de asimilare în fabricație

III. Producție cu vânzări în expansiune

IV. Producție cu vânzări în restrângere

Fig. 9.1. Ciclul și fazele rentabilității

9.2. Model virtual de prehensor cu vacuum pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor

Teza are ca scop robotizarea măsurării compoziției chimice a fructelor și legumelor. Un loc important este ocupat de prehensorul robotului care manipuleaza spectrometrul „de buzunar”. Metoda adoptată pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor este metoda spectrometrică folosind SCIO.

Fructele și legumele trebuie amplasate în celula robotizată, iar pe banda transportoare cu ajutorul spectrometrului SCIO se analizează compoziția chimică a fructelor / legumelor, valorile obtinute fiind apoi tastate pe ecranul smartphone-ului.

Prehensoul este compus din:

1. Flanșa pe prindere pe robot;

2. Recipient exhaustor cu motoventilator;

3. Spectrometru;

4. Indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului, cu arc de tracțiune pentru revenire.

Structura modelului virtual al prehensorului cu vacuum, pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor are următoarele componente:

Recipient exhaustor;

Ventuză de prindere pentru fruct sau legumă;

Capacul motoventilatorului;

Suport spectrometru;

Indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului, cu arc de tracțiune;

Spectrometru SCIO cu teacă;

Palpator;

Buton pentru analiza compoziției chimice a fructului sau legumei, cu arc de compresiune;

Tamponul palpatorului;

Ghidaj vertical cu arc de compresiune;

Talpa ghidajului;

Ancore;

Arc de destindere;

Membrană antifricțiune;

Burete;

Motoventilator;

Șasiu inferior pentru fixarea motoventilatorului;

Șasiu superior pentru fixarea motoventilatorului;

Înbinare elastică.

Sunt realizate cu AUTODESK INVENTOR 2019 și prezentate în continuare componentele modelului virtual al prehensorului. Funcțiile principale și, respectiv, secundare sunt definite conform ingineriei valorii.

Recipient exhaustor (Fig. 9.2 – 9.5)

Materialul folosit preferat: ABS Plastic.

Funcția principală este aspirarea fructului / legumei.

Fig. 9.2 Recipient exhaustor

Fig. 9.3.

Fig. 9.4.

Fig. 9.5

Funcția secundară este apucarea cu o ventuză a fructului sau legumei și conectarea prehensorului pe robot cu flanșa asociată.

Ventuză de prindere pentru fruct / legumă (Fig. 9.6)

Materialul folosit preferat cauciuc vulcanizat

Funcția principală este preluarea fructului / legumei

Funcția secundară este dirijarea aerului în prehensor

Fig. 9.6 Ventuză de prindere

Capacul motoventilatorului (Fig. 9.7)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este protejarea exhaustorului.

Funcția secundară este dirijarea aerului din prehensor.

Fig. 9.7 Capacul motoventilatorului

Suport spectrometru (Fig. 9.8)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Fig. 9.8 Sport spectrometru

Funcția principală este conectarea spectrometrului și indicatorului pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului la exhaustor. Funcția secundară este amortizarea forțelor pe spectrometru și celor pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului la exhaustor.

Indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului, cu arc de tracțiune (Fig. 9.9)

Funcția principală este tastarea pe ecranul smartphone-ului. Funcția secundară este amortizarea forțelor cu arc de tracțiune.

Fig. 9.9 Indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului

Spectrometru SCIO cu teacă (Fig. 9.10)

Materialul folosit preferat teacă ABS Plastic.

Funcția principală este determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor. Funcția secundară este declanșarea transmiterii în CLOUD a determinării compoziției chimice a fructelor și legumelor.

Fig. 9.10 Spectrometru SCIO cu teacă

Palpator (Fig. 9.11)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este palparea fructului sau legumei ca urmarea a acționărei butonului spectrometrului.

Funcția secundară este revenirea în poziția inițială după determinarea compoziției.

Fig. 9.11 Palpator

Buton pentru analiza compoziției chimice a fructului sau legumei (Fig. 9.12)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este transmiterea mișcării de la palpator la butonul spectrometrului.

Funcția secundară constă în revenirea în poziția inițială cu arc de compresiune.

Fig. 9.12 Buton pentru analiza compoziției chimice

Tamponul palpatorului (Fig. 9.13)

Materialul folosit preferat cauciuc vulcanizat.

Funcția principală este asigurarea contactului elastic al fructului sau legumei cu palpatorul. Funcția secundară este asigurarea strângerii elastice fără joc față de palpator.

Fig. 9.13 Tampon palpator

Ghidaj vertical (Fig. 9.14)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este ghidarea verticală a palpatorului. Funcția secundară este amortizarea pe verticală, cu ajutorul unui resort de compresiune.

Fig. 9.14 Ghidaj vertical

Talpa ghidajului (Fig. 9.15)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este fixarea ghidajului vertical pe spectrometrul SCIO cu teacă.

Funcția secundară este fixarea față de ghidajul vertical cu două șuruburi.

Fig. 9.15 Talpa ghidajului

Ancora (Fig. 9.16)

Materialul folosit preferat cuprul laminat.

Funcția principală este ghidarea spectrometrului față de suportul

spectrometrului. Funcția secundară este fixarea pe spectrometru a distanțierului magnetizat a distațierului magnetizat.

Fig. 9.16 Ancoră

Arc de destindere (Fig. 9.17)

Materialul folosit preferat cauciuc vulcanizat, benzi cu 60% cauciuc natural.

Funcția principală este amortizarea pe verticală a subansamblului spectrometrului, montat pe suportul spectrometrului. Funcția secundară este ghidarea spectrometrului pe suportul spectrometrul.

9.17 Arc de destindere

Membrană anti-fricțiune (Fig. 9.18)

Materialul folosit preferat folii de teflon (PTFE); [https://www.ptfe.ro/produse/teflon/folii-de-teflon]

Funcția principală este micșorarea frecării buton pentru montat pe palpator față de spectrometru. Funcția secundară este micșorarea frecării burete.

Fig. 9.18 membrană anti-fricțiune

Burete (Fig. 9.19)

Materialul folosit preferat: folie din polietilena expandata PEE, cu bule mici de aer (burete) sau burete (spuma poliuretanica).

Funcția principală este amortizarea mișcării butonului spectrometrului pentru analiza compoziției chimice a fructului sau legumei ce translatează față de butonul de pe palpator. Funcția secundară este preluarea de nivelărilor în mișcarea butonului de pe palpator și respectiv butonului spectrometrului.

Fig. 9.19 Burete

Motoventilator (Fig. 9.20)

Funcția principală este mișcarea aerului pentru aspirarea fructului sau legumei.

Funcția secundară este realizarea vacuumului.

Fig 9.20 Motoventilator

Șasiu inferior pentru fixarea motoventilatorului (Fig. 9.21)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este prinderea cu îmbinarea elastică a motoventilatorului pe recipientul exhaustorului. Funcția secundară este fixarea cu șuruburi pe recipientul exhaustorului.

Fig. 9.21 Șasiu inferior pentru fixarea motoventilatorului

Șasiu superior pentru fixarea motoventilatorului (Fig. 9.22)

Materialul folosit preferat ABS Plastic.

Funcția principală este eliminarea jocurilor motoventilatorului față de șasiul inferior.

Funcția secundară este eliminarea vibraților motoventilatorului față de recipientul exhaustorului.

Fig. 9.22 Șasiu inferior pentru fixarea motoventilatorului

Îmbinare elastică (Fig. 9.23, 9.24)

Îmbinare elastică 1, cu dimensiunile diametru 16 mm, grosime 2 mm și lățime 4 mm.

Îmbinare elastică 2, cu dimensiunile diametru 18 mm, grosime 2 mm și lățime 4 mm.

Fig. 9.23 Îmbinare elastică (A)

Materialul folosit este ca și reperul următor, banda cu arici adezivă

Funcția principală este prinderea cu îmbinarea elastică a motoventilatorului. Funcția secundară este este eliminarea vibraților motoventilatorului

Fig. 9.24 Îmbinare elastică (B)

9.3. Model experimental de prehensor cu vacuum pentru determinarea

compoziției chimice a fructelor și legumelor

Determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor este necesară aproape zilnic datorită perisabilității acestora. Prehensorul cu SCIO incorporat este necesar pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor în viitorul apropiat în numeroase dispozitive automate, de exemplu pentru aplicații robotizate.

Anterior s-a prezentat un model virtual de prehensor cu vacuum pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor, realizat cu AUTODESK INVENTOR 2019.

S-a colaborat cu firma Robital Industrial Supplier SRL și s-a montat un prehensor experimental cu vacuum pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor. Acesta s-a montat pe un ROBOT RS007L, realizat de firma KAWASAKI.

În prima etapă s-a experimentat prehensorul cu vacuum (recipient exhaustor cu motoventilator), fără spectrometru și fără indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului, așa cu se prezentă în Fig.9.25. În Fig.9.26 se prezintă aspirarea unei legume (roșie), manipulată de prehensor. În Fig.9.27 roșia este așezată pe batiul robotului. În Fig.9.28 este robotul RS007L, realizat de firma KAWASAKI și banda rulantă (conveior), pe care vor fi amplasate fructele sau legumele. În Fig.9.29 se prezintă aspirarea unui măr, ce poate fi manipulat de prehensor.

Se prezintă în Fig.9.30 și Fig.9.31 prehensorul cu vacuum pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor, cu spectrometru și indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului.

Fig.9.25 Prehensor cu vacuum

Fig.9.26 Procesul de aspirare al legumei

Fig.9.27 Poziționarea legumei pe batiul robotului

Fig.9.28 Robot RS007L

Fig.9.29 Procesul de aspirare a fructului (măr)

Fig.9.30 Prehensor cu spectrometru și indicator pentru tastare ecran smartphone

(vedere laterală)

Fig.9.31 Prehensor cu spectrometru și indicator pentru tastare ecran smartphone

(vedere de sus)

În Fig. 9.32, 9.33 se prezintă ansamblul constituit din următoarele componente:

spectrometru SCIO (1);

distanțierul cu magnet furnizat de fabricant în kit (2);

teaca personalizată (nu cea din kit) (3);

ancoră ce grupează componentele anterioare, prin deformare plastică (4);

membrană antifricțiune (5);

burete (6);

palpator cu butonul și acrul de compresiune (7);

ghidaj vertical cu arc de compresiune (8);

tamponul palpatorului (9)

Fig.9.32 Ansamblul unitate palpare fruct / legumă (palpator extins)

Fig.9.33 Ansamblu unitate palpare fruct / legumă (palpator retras)

O problema dificilă a fost realizarea sistemului de apăsare a butonului de pornire SCIO și anume blocarea arcului, pentru a rezolva această deficiență s-a utilizat lubrifiant uscat antifricțiune cu particule de PTFE [https://wd40.co.uk/specialist/high-performance-ptfe-lubricant/] [49]. Acest lubrifiant asigură funcționarea continuă fără blocaje a arcului și astfel procesul de măsurare se poate executa succesiv pentru fiecare fruct.

Această soluție conține particule de PTFE care asigură o lubrifiere sporită, cu uscare rapida, lăsând un strat alb uscat care nu atrage murdăria, praful sau uleiul. Se prezintă în Anexa 2 valorile concentrațiilor de carbohidrați în roșiile analizate cu spectrometrul SCIO integrat în prehensor. Anexa 3 conține tabele cu concentrațiile în carbohidrați, apă și caloriile, precum și amprenta spectrală. În Anexa 4 există fișierul cu informațiile prezentate de SCIO referitoare la roșiile analizate (în rezumat).

CAPITOLUL 10. CONTRIBUȚII TEORETICE ORIGINALE ȘI PERSPECTIVE DE CONTINUARE A CERCETĂRILOR

I. CELE MAI IMPORTANTE CONTRIBUȚII TEORETICE ȘI EXPERIMENTALE ORIGINALE ADUSE ÎN LUCRARE

1. Particularități ale ciclului de rentabilitate în cercetarea și proiectarea unui prehensor pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor.

2. Sinteza unui mecanism pentalater pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor.

3. Exemplu de bază de date php, pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor.

4. Model virtual de prehensor cu vacuum pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor, realizat în INVENTOR 2019.

5. Metoda de determinare a compoziției chimice a fructelor și legumelor, adoptată se metoda spectrometrică, cu SCIO. Fructele și legumele trebuie amplasate în celula robotizată și funcția prehensorului de pe robot este de a amplasa fructe și legume pe bandă; în continuare este manipulat un indicator pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului a rezultatelor măsurărilor.

6. S-a proiectat și a fost realizat un RECIPIENT EXHAUSTOR, din ABS Plastic; Funcția principală este aspirarea fructului sau legumei, iar funcția secundară este apucarea cu o ventuză a fructului sau legumei și conectarea prehensorului pe robot cu flanșa asociată.

7. A fost conceput un SUPORT SPECTROMETRU, din ABS Plastic. Funcția principală este conectarea spectrometrului și indicatorului pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului la exhaustor; Funcția secundară este amortizarea forțelor pe spectrometru și celor pentru tastarea pe ecranul smartphone-ului la exhaustor.

8. S-a cercetat, proiectat și a fost realizat un SPECTROMETRU SCIO CU TEACĂ personalizată din ABS Plastic. Funcția principală este determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor; funcția secundară este declanșarea transmiterii în CLOUD a determinării compoziției chimice a fructelor și legumelor.

9. A fost cercetat și proiectat un PALPATOR din ABS Plastic. Funcția principală este palparea fructului sau legumei ca urmarea a acționării butonului spectrometrului, iar funcția secundară este revenirea în poziția inițială după determinarea compoziției.

10. A fost cercetat și proiectat, în mai multe variante un GHIDAJ VERTICAL din ABS Plastic. Funcția principală este ghidarea verticală a palpatorului, iar funcția secundară este amortizarea pe verticală, cu ajutorul unui resort de compresiune, solidar cu spectrometrul.

11. S-a realizată o MEMBRANĂ ANTIFRICȚIUNE din folie de teflon (PTFE). Funcția principală este micșorarea frecării butonului montat pe palpator față de spectrometru, iar funcția secundară este micșorarea frecării pe burete.

12. Pe baza studiului mai multor materiale s-a selecționat spuma poliuretanică pentru confecționarea unui burete având ca funcție principală amortizarea mișcării butonului spectrometrului Funcția principală este amortizarea mișcării butonului spectrometrului pentru analiza compoziției chimice a fructului sau legumei ce translatează față de butonul de pe palpator; Funcția secundară este preluarea a nivelărilor în mișcarea butonului de la palpator și respectiv butonului spectrometrului.

13. A fost adaptat un MOTOVENTILATOR de aspirator pentru automobile. Funcția principală este mișcarea aerului pentru aspirarea fructului sau legumei. Funcția secundară este realizarea vacuumului.

14. S-a realizată o îmbinare elastică din bandă cu arici adezivă.ncția principală este prinderea cu îmbinarea elastică a motoventilatorului. Funcția secundară este eliminarea vibraților motoventilatorului.

15. Model experimental de prehensor cu vacuum pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor.

16. Sistem cu spectrometru SCIO, smartphone, laptop și robot Kawasaki.

17. Sistem cu cântar, spectrometru SCIO, imprimantă și robot Kawasaki.

18. Modul detașabil pentru determinarea conținutului fructelor și legumelor este transportat pe o semiremorcă la punctul de lucru, după care semiremorcă efectuează alte sarcini; acest fapt permite o exploatare mult mai eficientă a modulelor.

II. PERSPECTIVE DE CONTINUARE A CERCETĂRILOR

Cercetările din prezenta lucrare deschid perspectivele pentru noi realizări în domeniul analizei spectrometrice a conținutului unor substanțe chimice din compoziția legumelor și fructelor, dăunătoare sănătății consumatorului.

Dintre acestea menționăm:

Sistem robotizat cu spectrometru pentru determinarea antioxidanților de rețea din fructe și legume.

Dronă cu spectrometru pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor.

Se vor continua cercetările și se va proiecta un robot care are în compunere un mecanism pentalater, a cărui sinteză a fost prezentată în lucrare. Acest robot va include și un prehensor pentru determinarea compoziției chimice a fructelor și legumelor, cu spectrometru.

Se vor continua cercetările pentru modularizarea prehensorului:

Flanșă cu racorduri;

Prehensor pneumatic;

SCIO cu buton automat;

Indicator tactic pentru tastarea smartphone-ului.

Magazia automată a modulelor.

ANEXA 1

SINTEZA PENTALATERULUI

Private Sub SintezaPentalater ( )

‘Sinteza unui mecanism pentalater cu 4 laturi egale și una de lungime 0, în BISUAL ‘BASIC pentru APLICAȚII

Sinteza unui mecanism pentalater cu 4 laturi egale și una de lungime 0

Dim NV As Integer

NV = InputBox("Numar de varfuir -mai mic decat 10", "SintezaPentalater", "4")

Dim xV(10) As Single, yV(10) As Single, xmax As Single, ymax As Single

Dim xmin As Single, ymin As Single, xA As Single, yA As Single, dc As Single

Dim l As Single, k As Single, h As Single, A As Single, B As Single, c As Single

Dim sinfi1 As Single, sinfi2 As Single, cosfi1 As Single, cosfi2 As Single

Dim fi1 As Double, fi2 As Double, fi1max As Double, fi2max As Double

Dim fi1min As Double, fi2min As Double, fi1maxg As Double, fi2maxg As Double, KGR As Double

Dim fi1ming As Double, fi2ming As Double

Dim UnghiMinGrad As Double, UngiMaxGrad As Double

Dim UnghiMinRad As Double, UngiMaxRad As Double

Dim LungimeBara As Single

Dim ici As Integer, I As Integer, imax As Integer

Dim idt As Integer

Const pi = 3.141592654

KGR = 180 / pi

ici = InputBox("Linia de titlu", "SintezaPentalater", "5")

idt = InputBox("Nr. coloanei de inceput", "SintezaPentalater", "1")

Cells(ici, idt).Value = "Numar varfuri"

Cells(ici, idt + 1).Value = NV

Cells(ici + 3, idt).Value = "xV [mm]"

Cells(ici + 4, idt).Value = "yV[mm]"

Cells(ici + 5, idt).Value = "fi1g [grad]"

Cells(ici + 6, idt).Value = "fi2g[grad]"

UnghiMinGrad = InputBox("Unghi minim bare [grade]", "SintezaPentalater", "20")

UnghiMaxGrad = InputBox("Unghi maxim bare [grade]", "SintezaPentalater", "160")

Cells(ici + 1, idt).Value = "Unghi minim bare [grade]"

Cells(ici + 1, idt + 2).Value = "Unghi maxim bare [grade]"

Cells(ici + 1, idt + 1).Value = UnghiMinGrad

Cells(ici + 1, idt + 3).Value = UnghiMaxGrad

UnghiMinRad = UnghiMinGrad / KGR

UnghiMaxRad = UnghiMaxGrad / KGR

ymin = 1000000

ymax = -1000000

xmin = 1000000

xmax = -1000000

For I = 1 To NV

xV(I) = InputBox(" Abcisa varfului[mm]", "SintezaPentalater", "0")

yV(I) = InputBox(" Ordonata varfului[mm]", "SintezaPentalater", "0")

Cells(ici + 2, idt + I).Value = I

Cells(ici + 3, idt + I).Value = xV(I)

Cells(ici + 4, idt + I).Value = yV(I)

If yV(I) < ymin Then ymin = yV(I)

If ymax < yV(I) Then ymax = yV(I)

If xV(I) < xmin Then xmin = yV(I)

If xmax < xV(I) Then

xmax = yV(I)

imax = I

End If

Next I

yA = Round((ymax + ymin) / 2)

dc = ((yV(imax) – yA) ^ 2 + (xV(imax) – xmin) ^ 2) ^ 0.5

l = Round(dc / (2 * (Sin(UnghiMaxRad / 2) – Sin(UnghiMinRad / 2))))

xA = Round(xmin – 2 * l * Sin(UnghiMinRad / 2))

fi1max = -2 * 3.141592

fi2max = -2 * 3.141592

fi1min = 2 * 3.141592

fi2min = 2 * 3.141592

For I = 1 To NV

k = xV(I) – xA

h = yV(I) – yA

A = 2 * k * l

B = 2 * h * l

c = k ^ 2 + h ^ 2

sinfi1 = (B * c + A * (A ^ 2 + B ^ 2 – c ^ 2) ^ 0.5) / (A ^ 2 + B ^ 2)

cosfi1 = (A * c – B * (A ^ 2 + B ^ 2 – c ^ 2) ^ 0.5) / (A ^ 2 + B ^ 2)

fi1 = Atanmv(sinfi1, cosfi1)

sinfi2 = (l * sinfi1 – h) / l

cosfi2 = (l * cosfi1 – k) / l

fi2 = Atanmv(sinfi2, cosfi2)

If fi2 < 0 Then fi2 = 2 * pi + fi2

fi1g = fi1 * KGR

fi2g = fi2 * KGR

Cells(ici + 5, idt + I).Value = fi1g

Cells(ici + 6, idt + I).Value = fi2g

If fi1max < fi1 Then fi1max = fi1

If fi2max < fi2 Then fi2max = fi2

If fi1min > fi1 Then fi1min = fi1

If fi2min > fi2 Then fi2min = fi2

Next I

fi1ming = fi1min * KGR

fi2ming = fi2min * KGR

fi1maxg = fi1max * KGR

fi2maxg = fi2max * KGR

Cells(1, 1).Value = l

Cells(1, 2).Value = fi1ming

Cells(1, 3).Value = fi1maxg

Cells(1, 4).Value = fi2ming

Cells(1, 5).Value = fi2maxg

Cells(1, 6).Value = xA

Cells(1, 7).Value = yA

Cells(2, 1).Value = "Lungime element [mm]"

Cells(2, 2).Value = "fi1min[grade]"

Cells(2, 3).Value = "fi1max[grade]"

Cells(2, 4).Value = "fi2min[grade]"

Cells(2, 5).Value = "fi2max[grade]"

Cells(2, 6).Value = "xA[mm]"

Cells(2, 7).Value = "yA[mm]"

End Sub

Public Function Atanmv(x As Single, y As Single)

Dim A As Double, A1 As Double, c As Double

'x reprezinta sinusul iar y cosinusul

If Abs(y) < 0.00000000001 Then

If x > 0 Then

Atanmv = 1.57079626

Else

Atanmv = -1.570796268

Exit Function

End If

Else

c = x / y

A = Atn(c)

If x < 0 Then

If y < 0 Then

Atanmv = A – 3.141592

GoTo 2

End If

1: Atanmv = A

GoTo 2

Else

If y < 0 Then

Atanmv = A + 3.141592

GoTo 2

Else

GoTo 1

End If

End If

End If

2: End Function

ANEXA 2

VALORILE CONCENTRAȚIILOR DE CARBOHIDRAȚI ÎN ROȘIILE ANALIZATE CU SPECTROMETRUL SCIO INTEGRAT ÎN PREHENSOR

7,034508381

8,228029669

6,462548821

5,460968567

8,589733321

10,054802596

10,316638723

10,586247541

7,243452023

6,462548821

8,228029660

ANEXA 3

TABELE CU CONCENTRAȚIILE ÎN CARBOHIDRAȚI, APĂ ȘI CALORIILE, PRECUM ȘI AMPRENTA SPECTRALĂ

ANEXA 4

FIȘIERUL CU INFORMAȚIILE PREZENTATE DE SCIO REFERITOARE LA ROȘIILE ANALIZATE

(Rezumat)

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":7.034508381084997

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":8.228029669406666

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":6.6696037839725175

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":5.4609685672579005

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":8.589733321060375

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":10.054802596063753

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":10.316638723326163

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":10.586247540880715

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":7.243452023293712

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":6.462548821447375

"parameter_name":"carbs","parameter_type":"estimation","result":null,"subtitle":null,"text":null,"units":"g","value":8.228029669406666

BIBLIOGRAFIE

Adîr G., Neacșa M., Adîr V., Adîr A, Micu E., Measuring System of the Content of Antioxidants Network, ADAGENG 2014, 12 TH Internatioal Congress On Mechanization And Energy In Agriculture, September 2014

Afseth, N. K., V. H. Segtnan, B. J. Marquardt, and J. P. Wold, 2005, Raman and near-infrared spectroscopy for quantification of fat composition în a complex food model system: Applied Spectroscopy, v. 59, p. 1324-1332.

Alexandra-Elza MICU, Iosif TEMPEA, George ADÂR, Marin NEACSA, Scientific.net, Publisher in Materials Science & Engineering, Robotic System for Determination of the Carbohydrates Content in Fruits and Vegetables, Advanced Engineering Forum Vol. 34, 5th Conference of ADVANCES IN ENGINEERING & MANAGEMENT, 4 november, 2018, Drobeta-Turnu Severin.

Alexandru TODERAȘ – Aplicații ale spectroscopiei IR și Raman în studiul materialelor

Beattie, J. R. et al., 2006, Prediction of Adipose Tissue Composition Using Raman Spectroscopy: Average Properties and Individual Fatty Acids, Lipids, v. 41, n°3, p. 287 – 294.

Cârstoiu, Dorin, Baze de date relaționale, Editura Printech, 1999

Dassault Systèmes, CATIA Version 5 User’s Documentation.

F. Rouessac, A. Rouessac, Analyse Chimique, Methodes et techniques instrumentals modernes, 3e edition, Masson, Paris, 1997.

G. Niac și O. Horovitz, Chimie-Fizică – Îndrumător pentru lucrări de laborator, lito. Institutul Politehnic Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, 1982.

Garcia-Molina, H., Ullman, H., Widom, J., Database Systems. The complete Book, Prentice Hall, Upper Saddle Riner, 2002.

Georgescu, C., Georgescu, M., Baze de date relaționale și multidimensionale, Editura Didactică și Pedagogică R.A., București, 2005.

H. Nașcu, L. Jäntschi, T. Hodișan, C. Cimpoiu and G. Câmpan, Some Applications of Statistics in Analytical Chemistry, Rev. Anal. Chem., 18(8.6), 409-456 (8.1999).

H. Nașcu, Metode și Tehnici de Analiză Instrumentală, Ed. U.T.PRES, Cluj-Napoca, 2003

Heidi Najbjerg, Nils Kristian Afseth, Jette F. Young, Hanne C. Bertram, /Mona E. Pedersen, Stine Grimmer, Gjermund Vogt and Achim Kohler, Monitoring cellular responses upon fatty acid exposure by Fourier transform infrared spectroscopy and Raman spectroscopy, Analyst, 136, 1649–1658, 2011.

Horea Iustin Nașcu, Lorentz Janitschi , Chimie Analitică și Instrumentală, Academic Pres&AcademicDirect, 2006

Lester Packer , Miracolul Antioxidant,2005

M. Pleniceanu, M. Isvoranu, C. Spânu, Chimie Analitică, Reprografia Univ. Craiova, 1998

Micu, Alexandra-Elza; NEACȘA, Marin, Annals of Faculty of Engineering Hunedoara – International Journal of Engineering . Nov2016, Vol. 14 Issue 4, p183-186. 4p.Tome XIV [2016] – Fascicule 4 [November] ISSN: 1584-2665[print; online], ISSN: 1584-2673 [CD-Rom; online] a free-access multidisciplinary publication of the Faculty of Engeenering Hunedoara.Tempea Iosif, Neacsa Marin, Instruire asistată de calculator în domeniul științei mecanismelor și mașinilor, in:Simpozion PRASIC 2006. Proiectarea asistată de calculator (8, 2006, Brasov),Universitatea Transilvania din Brașov, Brașov, 2006;

Nils Kristian Afseth, Research Scientist, Nofima – Norwegian Institute of Food, Fisheries and Aquaculture Research, PB 210, N1431 – Aas, Norway

Purcărea Cornelia, Îndrumător de laborator – Biochimie, Editura Universitǎții Oradea, 2015

Rădulescu, Florin, Baze de date în Internet, Editura Printech, 2000

Roman, M. Bojiță, R. Săndulescu, Validarea Metodelor de Analiză Instrumentală, Ed. Medicală, București, 1998.

S. Gocan, Cromatografie de Înaltă Performanță, p. II-a, Cromatografia de Lichide pe Coloană, Ed. Risoprint, Cluj-Napoca, 2002.

Tempea Iosif, Dugăeșescu, I., Proiectarea Mecanismelor, Ed. Printech, 2005, ISBN 973-718-246-4;

Tempea, I., Dugăeșescu, I., Neacșa, M., Mecanisme, Ed. Printech, 2006, ISBN (10) 973-718-

Tempea, I., Livadariu A. M., Dugăeșescu, I., Laser Engraving Double Scara Robot Modeling, Proceedings of The third edition of the International Conference "Optimization of the Robots and Manipulators”, OPTIROB 2008-Predeal, Romania, May 30th-June 1st, pp 53-58.

Tempea, I., Livadariu, A., Micu, E.-A., Design and applicability of a new architecture of a double scara robot, Fiability & Reability, Issue 1/1206, Ed. “Academica Brâncuși” Târgu-Jiu 2016, pp. 3-10, ISSN 1844-640X.

Tempea, I., Livadariu, A., Micu, E.-A., Static and dynamic analysis under mechanical and thermal loads of the double scara robot, Fiability & Reability, Issue 1/1206, Ed. “Academica Brâncuși” Târgu-Jiu 2016, pp. 10-17, ISSN 1844-640x.

Trandafir, R., Nistorescu, M., Mierluș-Mazilu, I., Baze de date relaționale, București, 2007.

Turner, A.P.F., Karube, I. and Wilson, G.S. (1987) Biosensors: Fundamentals and Applications. Oxford University Press, Oxford

Velicanu, M., Lungu, I., Muntean, M., Ionescu, S., Sisteme de baze de date – teorie și practică, Editura Petrion, București,

W. Francisc, F. Winter, I. Lazău, I. Menessy și F. Marx, Metode de Investigație și de Analiză din Chimia Solidului, Univ. Politehnică Traian Vuia, Timișoara, 1983.

W.E. Smith and G. Dent, Modern Raman Spectroscopy – A Practical Approach, John Wiley&Sons, (2005).

[34]***www.22000-tools.com/sqf-modules.html

[35]***www.dadr-mures.ro/inspectii.html

[36]***www.europages.ro/CALIBREX/FRA003598-000008866001.html

[37]***www.consumerphysics.com/myscio/scio/

[38]***www.iso.org

[39]***neurorehab.procardia.ro/produs:recuperarea_robotica_a_membrelor_inferioare[1111]/robogait_dispozitiv_robotizat_pentru_reeducarea_mersului_la_adulti_si_copii-5660.html

[40]***https://actionarielectrice.ro/roboti-industriali-yamaha/roboti-articulati/

[41]***https://wd40.co.uk/specialist/high-performance-ptfe-lubricant/

[42]***http://blacklemag.com/technology/handheld-spectrometer-identifies-allergens-nutrients-ingredients-in-food/

[46]*** https://www.infinitrade-romania.ro/produs/uz-industrial/echipamente-sudura/sisteme-de-manipulare-coloane-si-brate/manipulator-de-sudura-coloane-si-brate-d-tl-hcj/

[47]***https://www.robotics.org/product-catalog-detail.cfm/Kawasaki-Robotics-USA-Inc/Small-to-Medium-Payload-Robots-Up-to-80-kg-Payload-Kawasaki-R-Series-Robots/productid/3638

[48]***www.21food.com/products/double-line-fruit-grading-machine-with-auto-feeder-660116.html

[49]***https://wd40.co.uk/specialist/high-performance-ptfe-lubricant/

[50]***https://www.acs.org/content/acs/en/education/whatischemistry/landmarks/ramaneffect.html

[51]***https://www.nuskin.com/ro_RO/products/pharmanex/scanner/what_is_the_scanner.html