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Un equipo conjunto de investigadores del Instituto Interuniversitario de Investigación en Bioingeniería y Tecnología Orientada al Ser Humano de la Universitat Politècnica de València (i3BH-UPV) y el Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) han desarrollado un nuevo sistema de visión artificial que permite clasificar automáticamente las naranjas durante su recolección en función de su color y tamaño.

La aplicación del trabajo, cuyos resultados han sido publicados por la revista Precision Agriculture, permitirá un notable ahorro a los citricultores en los costes de producción.

Ocho piezas por segundo

El equipo, que puede instalarse sobre la plataforma móvil en la que los recolectores van depositando las naranjas, es capaz de analizar el color y tamaño del cítrico a una velocidad de ocho piezas por segundo, gracias a los algoritmos de adquisición y procesamiento de imágenes desarrollados desde los laboratorios de la UPV.

El sistema incorpora una cámara inteligente capaz de adquirir y procesar las imágenes de las frutas a alta velocidad y un sistema de iluminación robusto y eficiente, todo ello optimizado para un muy bajo consumo energético.

Primer sistema para inspección en campo

Según explican los investigadores, la tecnología de visión por computador se emplea actualmente en las centrales hortofrutícolas para inspeccionar de manera automática la calidad de la fruta fresca y clasificarla en categorías. Sin embargo, debido a las dificultades que presenta su adaptación al trabajo en campo, se ha utilizado en algunos robots recolectores, pero no para inspeccionar la fruta recolectada.

Tal y como apunta José Blasco, investigador del IVIA, "se trata de un novedoso sistema que puede aportar muchas ventajas, como por ejemplo facilitar información para su valoración precisa y posterior tratamiento, o prevenir el gasto que supone transportar y procesar el producto que no es comercializable".

Mejora del proceso de selección

Actualmente, una vez llega al almacén, la fruta se lava, se desinfecta y, en algunos casos, se le aplican recubrimientos para prolongar su vida útil antes de almacenarla. Finalmente, antes de enviarla al mercado, se realiza una selección de calidad, lo que conlleva el rechazo de parte del producto debido a defectos de tamaño, forma, coloración o presencia de manchas, producto que se destina a la industria de transformación.

"Con nuestro sistema, estas frutas de baja calidad podrían ser llevadas directamente del campo a la industria, sin pasar por todos estos procesos", advierte Blasco.

Funcionamiento del sistema y nuevas aplicaciones

Con el nuevo sistema, la fruta recolectada se deposita en una plataforma de asistencia a la recolección y pasa por debajo de la cámara inteligente. Ésta realiza hasta seis fotografías de cada fruta en diferentes posiciones que son posteriormente analizadas para determinar el color y el tamaño. Esta información se une a la obtenida a partir de un GPS que permite combinar el punto de recolección de cada fruta junto con sus parámetros de calidad más importantes.

Como explica Nuria Aleixos, investigadora del i3BH-UPV, "en el caso de los cítricos, el color se evalúa atendiendo al Índice de Color de Cítricos, usado para determinar tratamientos de desverdización y límites de comercialización. La información obtenida por el sistema se enviará a la propia máquina para que separe la fruta atendiendo a diferentes categorías definidas por el usuario. Posteriormente, todos los datos sobre la fruta recolectada se pueden descargar en los ordenadores centrales de los almacenes para su análisis".

El sistema y algoritmos diseñados por los investigadores del i3BH-UPV y el IVIA podrían utilizarse también para la clasificación de otras frutas a corto plazo, como por ejemplo las manzanas o los melocotones.