El sector de la clasificación, selección y envasado de cerezas está viviendo una transformación radical impulsada por la inteligencia artificial (IA). Mediante la optimización de los sistemas de clasificación, la mejora del control de calidad e incluso un mantenimiento predictivo, la IA está haciendo que las líneas de envasado sean más rápidas, precisas y rentables. Esta evolución está teniendo un gran impacto sobre todo en las operaciones que implican el manejo de grandes volúmenes a gran velocidad, en las que la precisión y la eficiencia son primordiales.
Retos y objetivos
Las cerezas son un producto muy variable en cuanto a calidad, color, forma, tamaño y, por supuesto, la longitud del pedúnculo, lo cual supone un abanico de opciones que se combinan para crear un objeto complejo de analizar. Al ser una fruta algo delicada y pequeña, las cerezas son más susceptibles a sufrir daños. Algunos de los defectos más comunes son las grietas, la podredumbre, los daños por insectos, las magulladuras, los daños por el viento, las quemaduras por el sol o la pudrición del pedúnculo, así como problemas como una textura demasiado blanda o la ausencia de pedúnculo. Como muchas frutas, las cerezas tienen una membrana semipermeable (cutícula) que permite la entrada de agua y, como tal, hay que tener especial cuidado y precaución para evitar que se agriete.
Por tanto, el objetivo en las instalaciones de envasado es maximizar el rendimiento que se obtiene con la fruta de buena calidad.
La buena noticia es que, además de todo el progreso que se ha logrado con los sistemas de clasificación óptica en las últimas dos décadas, la industria está pudiendo adoptar una nueva solución a medida: la inteligencia artificial.
Concebida, entrenada y lista para sobresalir
El término "inteligencia artificial" se acuñó a mediados de la década de 1950 y, de hecho, ha habido un par de intentos fallidos para su adopción generalizada. Sin embargo, la IA está ahora gozando de una popularidad creciente, impulsada por el aprendizaje profundo, una red neuronal de inspiración biológica que aprovecha vastos conjuntos de datos y la inmensa potencia computacional de la tecnología moderna.
"Ese fue el punto de partida para el sistema radiai de GP Graders. Conscientes de la gran cantidad de datos de los que ya disponíamos tras años y años dedicados a la clasificación de cerezas, podíamos dejar que esta nueva tecnología nos facilitara el trabajo", comenta Stuart Payne, director de GP Graders.
"Durante los últimos cinco años, GP Graders ha indexado y anotado meticulosamente cientos de miles de imágenes de defectos en cerezas, construyendo uno de los conjuntos de datos más completos del sector. Esta extensa base de datos constituye la base de esta tecnología, que permite a la inteligencia artificial detectar y clasificar los defectos con una precisión notable. A diferencia de los sistemas tradicionales de clasificación basados en reglas que dependen de parámetros predefinidos, radiai utiliza redes neuronales convolucionales avanzadas (CNN) para identificar y diferenciar automáticamente una amplia gama de defectos sin necesidad de una programación explícita. Al perfeccionar continuamente sus conocimientos mediante el aprendizaje automático, el sistema se adapta a la variabilidad natural de las cerezas, mejorando tanto la precisión como la eficacia.
"El núcleo de esta tecnología es la capacidad de la IA para asociar patrones visuales sutiles con categorías específicas de defectos, imitando la experiencia de un clasificador humano bien entrenado, pero a una velocidad y escala sin precedentes. Por ejemplo, una decoloración inusual puede ser un síntoma de magulladuras subyacentes, mientras que unas texturas irregulares en la superficie pueden indicar la presencia de grietas o daños cicatriciales. Las cerezas con formas irregulares se identifican al instante para su reclasificación, lo que garantiza que solo la fruta de primera calidad pase por el proceso de clasificación.
"Gracias al aprendizaje profundo, el radiai de GP Graders nunca deja de pulir su capacidad de detección de defectos, lo cual se traduce en una clasificación de cerezas más precisa, consistente y adaptable a los desafíos cambiantes de las operaciones de envasado a alta velocidad".
El impacto probado de la IA
Los operadores que utilizan gpVision con radiai reportan una detección casi perfecta de los pedúnculos, independientemente del número de ellos que aparezcan en una sola imagen. Este avance supone el fin de un problema común en la clasificación de cerezas: la identificación errónea de los pedúnculos de cerezas vecinas, que puede dar como resultado una distorsión de las mediciones de tamaño y en una detección de defectos inexistentes.
Al aislar con precisión cada cereza y su respectivo pedúnculo, radiai garantiza un cálculo preciso del diámetro, lo que se traduce en un mayor rigor en el calibrado. Esto también se traduce en una mejor tasa de llenado de envases, ya que las cerezas se pueden procesar de una manera más eficiente sin sacrificio alguno en la precisión de la clasificación. A diferencia de los sistemas tradicionales, que pueden tener dificultades para seguir trabajando con precisión cuando se manejan grandes volúmenes, radiai gestiona sin problemas estos aumentos, mejorando tanto la productividad como la eficiencia del envasado.
"Una mejora importante en la detección de defectos se debe a la capacidad de radiai para distinguir los pedúnculos de imperfecciones de la fruta. Antes, la parte marrón de un pedúnculo podía clasificarse erróneamente como una grieta, lo que conllevaba el rechazo innecesario de cerezas en perfecto estado.
Con el perfeccionamiento del proceso que aporta la IA, este problema se ha reducido significativamente, minimizando los falsos positivos y evitando desperdicios innecesarios.
"En el pasado, cada cereza mal clasificada suponía una pérdida económica directa, ya que se descartaba erróneamente fruta de alta calidad con un falso positivo. Al mejorar la precisión de la clasificación, radiai garantiza que solo se descarte del lote la fruta que de verdad sufre algún defecto, maximizando las tasas de envasado y los ingresos de los productores".
Uno de los aspectos más críticos de la clasificación de cerezas es la detección de grietas, ya que incluso un daño superficial menor puede afectar a la clasificación de una cereza. Sin embargo, no todas las grietas afectan a la calidad por igual. La localización importa. El sistema radiai tiene la inteligencia suficiente para distinguir grietas en distintos lugares, lo que permite una clasificación más precisa. Una pequeña grieta cerca de la parte inferior de la cereza, por ejemplo, puede que permita clasificarla como segunda clase, mientras que una grieta lateral, que es más probable que afecte a la integridad de la fruta, supondrá su descarte. Además, el sistema evalúa la calidad del pedúnculo, identificando el grado de deshidratación o pardeamiento, que son indicadores clave de frescura y vida útil.
"Uno de los avances más revolucionarios de gpVision con radiai es su capacidad para detectar grietas recientes, un defecto muy difícil de identificar. Estas microdesgarraduras en la piel de la cereza son a menudo demasiado sutiles para detectarse con sistemas de clasificación estándares. Sin embargo, gracias al acceso a un conjunto de datos amplio y en continua evolución, radiai casi ha eliminado este problema. Al reconocer incluso los defectos más imperceptibles, la tecnología ofrece a los productores una mayor garantía de que a las cajas y envases solo llegarán cerezas impecables y de alta calidad, garantizando la satisfacción del cliente y evitando costosas devoluciones".
Reducción de la carga de trabajo del operario
Ahora que la clasificación manual es ya prácticamente cosa del pasado, se presenta la oportunidad de mejorar la experiencia de los operarios de las máquinas y reducir el tiempo que tardan los nuevos operarios en aprender y optimizar el sistema.
Con la tecnología radiai en el núcleo de gpVision, la experiencia del operario se ha transformado por completo. Lo que antes era un proceso complejo que requería ajustes meticulosos basados en múltiples datos se ha convertido en una interfaz intuitiva y fácil de usar. En lugar de tener que ajustar manualmente complicadas configuraciones en complejos formatos de hoja de cálculo, los operadores tienen ahora acceso a controles racionalizados, con controles deslizantes fáciles de usar y configuraciones visualmente intuitivas que simplifican todo el proceso de clasificación.
"Comparado con otros sistemas del mercado, gpVision ya destaca por su superior facilidad de uso. Conseguir una precisión de clasificación excepcional es más fácil que nunca; los operarios solo tienen que revisar los datos, realizar pequeños ajustes con unos controles deslizantes intuitivos y dejar que el sistema basado en IA se encargue del resto. Esta forma de interacción con el sistema no solo reduce la curva de aprendizaje para los nuevos usuarios, sino que también mejora la eficiencia, permitiendo a las instalaciones de envasado optimizar la precisión de sus procesos con una mínima intervención manual. ¿Cuál es el resultado? Una configuración más rápida, una clasificación de alta calidad constante y un aumento significativo de la productividad".
Conclusión
Mientras el mundo está todavía haciéndose a la idea de cómo la IA afectará a nuestra vida cotidiana, los pioneros están aprovechando este avance monumental de la tecnología para mejorar de manera significativa el flujo de trabajo, la producción, la calidad y, en última instancia, los beneficios.
Los defectos se manifiestan de innumerables maneras en todas las cerezas, y solo la IA tiene la capacidad de reconocerlas en tiempo real con una precisión sin precedentes. Tras haber procesado más de 10.000 toneladas de cerezas solo en esta última temporada, los envasadores de todo el hemisferio sur que han estado utilizando gpVision con tecnología radiai coinciden en que los resultados han sido espectaculares. Se ha logrado una identificación de defectos más precisa e innovadora y los operadores agradecen también su facilidad de uso.
gpVision con radiai es el futuro de la clasificación de cerezas.
Para más información:
Stuart Payne
GP Graders
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