La visión artificial impulsada por IA mejora la precisión de la clasificación de peras y reduce el desperdicio

En el campo de los cultivos de invernadero de alta tecnología, la integración de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de clasificación de peras representa un avance notable. Cees Maessen, un ex estudiante de ciencia de datos, profundizó en este tema para su tesis de máster, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la consistencia de la clasificación de peras. Este proceso es crucial, ya que determina qué peras son adecuadas para los estantes de los supermercados y cuáles no, debido a defectos como abolladuras, rayas negras o enfermedades.

La clasificación de las peras, que tradicionalmente se realizaba manualmente y era propensa a errores humanos, la llevan a cabo empresas especializadas que utilizan cintas transportadoras y canales de agua. Estas empresas se enfrentan al reto de excluir las peras no aptas y, al mismo tiempo, minimizar el desperdicio de alimentos. La investigación de Maessen se centró en emplear la visión artificial impulsada por IA para refinar este proceso, reducir la intervención manual y mejorar la precisión de la clasificación.

Maessen inició su investigación estableciendo una infraestructura para la recopilación y el procesamiento de datos. Utilizando cámaras avanzadas, el estudio capturó imágenes de peras desde varios ángulos. El modelo de IA empleado en este estudio fue entrenado para reconocer de forma autónoma patrones y características de las peras, como la forma, el color y la textura, sin necesidad de etiquetar manualmente todas las imágenes. Este modelo fue entrenado además con datos etiquetados para distinguir entre categorías como «podrido» o «no podrido».

Los resultados de la investigación de Maessen indican que la IA tiene el potencial de mejorar significativamente el proceso de clasificación de peras. El modelo desarrollado puede evaluar con mayor precisión la idoneidad de las peras para diferentes usos y ha demostrado capacidad para detectar problemas como manchas podridas, formas irregulares y colores indicativos de enfermedades o daños. Este avance en la tecnología de IA no solo mejora la confiabilidad y la consistencia del proceso de clasificación, sino que también es prometedor para la agricultura de precisión al proporcionar información valiosa a los productores.

Esta investigación aborda desafíos sociales y económicos críticos, como la escasez de mano de obra en la clasificación manual de frutas y la lucha constante contra el desperdicio de alimentos. Al mejorar la precisión de la clasificación mediante IA, el estudio contribuye a preservar más fruta y potencialmente aplicar técnicas similares a otros cultivos. De cara al futuro, el trabajo de Maessen sienta las bases para futuras innovaciones, incluida la posibilidad de lograr una trazabilidad completa desde el árbol hasta la pera, mejorando así la transparencia y la sostenibilidad en la agricultura.

Fuente: https://universonline.nl
Nota: Los artículos de terceros publicados no necesariamente reflejan la opinión de la Cámara, su publicación intenta reflejar la diversidad de visiones

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