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VALENCIA (EFE). Investigadores de la Universitat Politécnica de València (UPV) y el Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) han desarrollado un sistema de visión artificial que permite clasificar automáticamente las naranjas durante su recolección según su color y tamaño.

Los creadores del nuevo sistema han asegurado a EFE que su aplicación permitiría a los productores un importante ahorro en los costes de producción, ya que es capaz de analizar el color y tamaño del cítrico a una velocidad de ocho piezas por segundo. El trabajo, cofinanciado por el IVIA y fondos FEDER y cuyo desarrollo comenzó en el año 2009, ha sido publicado recientemente en la revista 'Precision Agriculture'.

Según las fuentes, el equipo 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. 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.

El equipo se puede instalar sobre una plataforma móvil donde los recolectores van depositando las naranjas. 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. "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", explica José Blasco.

Actualmente, una vez llega al almacén, la fruta se lava, se desinfecta, en algunos casos se le aplican recubrimientos para prolongar su vida útil y se almacena. Finalmente, antes de enviarla al mercado, se realiza una selección de calidad y algunas se rechazan debido a defectos de tamaño, forma, coloración o presencia de manchas, y 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", añade José Blasco. La fruta recolectada se deposita en una plataforma de asistencia a la recolección y pasa por debajo de la cámara inteligente, que realiza hasta seis fotografías de cada fruta en diferentes posiciones. Posteriormente, el sistema las analiza 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. 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 enviaría a la propia máquina para que separe la fruta atendiendo a diferentes categorías que son 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, explica Nuria Aleixos, investigadora de la UPV.

José Blasco ha explicado que comenzaron a realizar el proyecto en 2009, aunque debido a la crisis económica ha estado parado un tiempo y ahora la empresa que lo encargó ha retomado el interés. Según ha precisado, confían en tener en dos o tres meses la máquina en el IVIA para trabajar sobre ella, a finales de año un prototipo para validar el sistema, y que en el verano de 2015 ya esté funcionando a nivel comercial.

El sistema y algoritmos diseñados por los investigadores de la Universitat Politècnica de València y el IVIA podrían utilizarse también para la clasificación de otras frutas, como manzanas o melocotones.