Los árboles de palma aceitera del sudeste asiático se enfrentan a un gran reto debido a los huecos en el interior de los troncos. Además, tanto las plantaciones como la industria del aceite de palma sufren pérdidas considerables debido a la inspección ineficaz de los árboles defectuosos. Para detectar y controlar el deterioro de un tronco se aplicaron varias técnicas, como ultrasonidos, rayos X, volumen capacitivo, tomografía gamma computarizada y tomografía por microondas. Sin embargo, todas las técnicas mostraron inconvenientes sustanciales (como una resolución limitada, un tiempo de procesamiento tedioso y el uso de equipos voluminosos con movilidad limitada) excepto la tomografía por microondas, que superó a las demás técnicas al utilizar un método que distingue las propiedades dieléctricas de los troncos sanos y enfermos. Este trabajo propone la transmisión y recepción de señales de banda ultraancha (UWB) mediante conjuntos de sensores de antena que registran las reflexiones de las regiones afectadas del tronco. Se han considerado diversos factores, como diferentes arrays cilíndricos de 4, 8, 12 y 16 antenas; diferentes posiciones de los huecos; un tronco heterogéneo; múltiples objetivos; y muestras de tronco de mayor tamaño (16-30 cm). Para validar las capacidades del sistema, se imprimen en 3D, se investigan y se miden dos muestras cilíndricas de madera con diferentes diámetros de 100 mm y 140 mm y con un hueco y tres huecos en su interior. Los autores recomendaron un algoritmo robusto de inversión temporal (RTR) para reconstruir imágenes 2D que identificó y localizó con éxito cavidades con un diámetro mínimo de 3,5 mm. Además, las imágenes reconstruidas de los datos medidos verificaron un sistema práctico y fiable de obtención de imágenes y detección del tronco de la palma aceitera con un alto índice de similitud estructural y resolución.
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