Los 7 defectos más comunes en los productos agrícolas y cómo detectarlos mediante visión artificial
Los agricultores y las explotaciones agrarias deben hacer frente a un sector cada vez más competitivo, con una mayor demanda a unos precios más ajustados. Los sistemas de visión artificial se emplean cada vez más en la industria agroalimentaria para realizar las inspecciones de calidad, ya que ofrecen el potencial necesario para mecanizar las prácticas manuales de selección a la vez que estandarizan las técnicas y eliminan las costosas tareas humanas de inspección. A continuación, vamos a analizar algunos de los defectos más comunes en la producción agrícola y cómo los últimos avances en visión artificial pueden ayudar a detectarlos.
Decoloración |
Aunque esto a veces puede significar que el producto no está maduro, también se utiliza como parte de un proceso de clasificación creado para los supermercados. Los supermercados de alta gama favorecen los productos perfectos con rangos o tonos de color específicos, y están dispuestos a pagar más por ellos. Por consiguiente, para los agricultores es importante asegurarse de que el producto se evalúe de manera fiable y rápida. Las cámaras lineales de alta velocidad y resolución pueden ayudar a detectar automáticamente el color de los productos y clasificarlos con rapidez. |
Los supermercados establecen criterios para el tamaño de los cultivos que necesitan y los agricultores desean obtener el mayor rendimiento cosechando solo en el momento adecuado. Localizar la posición y el tamaño del producto mientras está en el campo permite automatizar este proceso al generar datos que ayudan a identificar qué se debe recolectar (y cuándo). La ubicación de cada fruta o verdura que cumpla con los criterios se puede transferir a un sistema de cosecha mecanizado, lo que reduce la necesidad de recolección manual. Cualquier producto que no se recolecte se correlaciona con las previsiones meteorológicas para ayudar a predecir el momento más idóneo para su cosecha. |
Tamaño |
Deformaciones |
Por naturaleza, los productos agrícolas suelen presentar variaciones en su forma y esto es un punto que se debe tener en cuenta cuando empleamos un sistema de visión artificial para los procesos de clasificación. Los productos orgánicos con formas y colores diferentes son difíciles de describir en el corsé de los algoritmos estandarizados con los que suelen trabajar las cámaras industriales. La forma del producto también sirve para encontrar y clasificar las frutas y verduras «perfectas». Por este motivo, la detección y el descarte de frutas y verduras de aspecto extraño es de gran interés para los agricultores. |
Sin embargo, los defectos no son siempre detectables a primera vista en la superficie del producto y por ello debemos emplear técnicas no invasivas para definir sus propiedades y detectar defectos no visibles externamente. Las imágenes hiperespectrales permiten la inspección a nivel molecular de productos orgánicos, trasladando las ventajas de la espectroscopia al campo de la visión artificial.
Magulladuras |
Los productos delicados son susceptibles a magulladuras durante su viaje desde las plantas hasta los estantes de los supermercados. Incluso con mucho cuidado, siempre existe la posibilidad de que los operadores y la maquinaria involucrados durante los procesos de cosecha y envasado puedan causar magulladuras, algunas de las cuales pueden no ser visibles externamente.
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Maduración |
Muchas frutas son fáciles de identificar como maduras con solo mirar su color. Los sistemas de visión artificial en color son ideales para esta tarea, aunque ¿cómo podemos identificar las frutas que no cambian de color cuando están maduras? En este caso necesitamos realizar una inspección molecular no intrusiva.
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Moho |
El moho crece en organismos vivos y en productos en descomposición y se puede propagar con bastante rapidez. Para cuando el ojo experto o los sistemas de visión convencionales perciben su presencia, ya se han formado grandes colonias visibles.
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Plagas y enfermedades |
Para el agricultor es fundamental detectar los primeros signos de plagas y enfermedades en los cultivos para poder abordar el problema de inmediato. Si bien muchas enfermedades se identifican y eliminan manualmente, los signos no siempre son visibles en la superficie de los cultivos y se requieren mejores métodos de inspección.
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