La determinazione del grado di maturazione delle ciliegie rappresenta un passaggio fondamentale per arrivare a una raccolta realmente intelligente ed efficiente. Tradizionalmente, questa operazione è stata affidata soprattutto all’occhio esperto dell’agricoltore oppure a metodi di analisi delle immagini solo parzialmente automatizzati.
Nel primo caso, la valutazione si basa sull’esperienza accumulata nel tempo, osservando colore, dimensioni e brillantezza del frutto. Si tratta però di un approccio fortemente soggettivo, che varia da persona a persona ed è influenzato da fattori esterni come le condizioni di luce e il meteo.
Di conseguenza, l’efficienza è bassa, i costi di manodopera sono elevati e il metodo risulta poco adatto alle esigenze di una produzione su larga scala. I metodi tradizionali di elaborazione delle immagini hanno cercato di superare questi limiti attraverso tecniche come il rilevamento dei bordi e la segmentazione tramite soglie.
In genere, il processo prevede l’acquisizione dell’immagine della ciliegia e l’estrazione di caratteristiche come colore, texture e forma, per poi isolare l’area del frutto. Tuttavia, in ambienti reali caratterizzati da sfondi complessi, illuminazione non uniforme e presenza di ombre, queste tecniche mostrano rapidamente i loro limiti.
Le variazioni di luce possono causare la perdita di informazioni geometriche, mentre la difficoltà di integrare caratteristiche a diverse scale riduce ulteriormente l’affidabilità del riconoscimento.
A ciò si aggiunge un problema pratico: i requisiti computazionali di questi algoritmi spesso non sono compatibili con le capacità di calcolo dei dispositivi agricoli, come sensori o terminali mobili installati in campo.
Negli ultimi anni, il rapido sviluppo del deep learning e della visione artificiale ha aperto nuove prospettive per il riconoscimento automatico della maturazione delle ciliegie. In particolare, i modelli basati su reti neurali convoluzionali (CNN) e la famiglia di algoritmi YOLO (You Only Look Once) sono stati ampiamente adottati in ambito agricolo.
Le CNN tradizionali, pur offrendo buone prestazioni in termini di accuratezza, risultano però complesse e pesanti dal punto di vista computazionale, rendendo difficile il loro utilizzo. Inoltre, quando devono elaborare immagini ad alta risoluzione, spesso non riescono a garantire le prestazioni in tempo reale richieste nei contesti di monitoraggio sul campo.
I modelli YOLO, al contrario, hanno attirato crescente attenzione grazie alla loro capacità di combinare velocità ed elevata accuratezza. Nonostante ciò, la rilevazione della maturazione delle ciliegie resta una sfida complessa, per tre motivi principali: la presenza di forti interferenze ambientali che rendono difficile l’estrapolazione delle caratteristiche del frutto; la necessità di individuare oggetti piccoli e molto densi, con il rischio di errori e mancate rilevazioni; e l’elevato carico computazionale dei modelli, che ne ostacola l’implementazione su dispositivi agricoli.
Per affrontare queste criticità, lo studio condotto nella provincia di Yunnan (Cina) propone un nuovo modello leggero e in tempo reale, denominato CMD-YOLO, basato su un’architettura YOLO versione 12 migliorata.
Il modello introduce una testa di rilevamento adattiva, progettata per ottimizzare numero e scala dei moduli e migliorare la percezione di oggetti piccoli e ravvicinati. Inoltre, grazie a un innovativo modulo di fusione dei canali con convoluzioni depthwise, il sistema riesce a estrarre in modo più raffinato le caratteristiche spaziali e a ridurre l’influenza degli sfondi complessi.
Infine, l’adozione di una nuova funzione di perdita consente di modellare con maggiore precisione forma e dimensioni degli oggetti rilevati, migliorando l’accuratezza senza aumentare il costo computazionale.
I risultati sperimentali dimostrano che CMD- YOLO supera nettamente il modello di riferimento, ottenendo incrementi significativi in accuratezza, richiamo e precisione media, con una drastica riduzione del numero di parametri.
Questo rende il modello particolarmente adatto al rilevamento di ciliegie dense e di piccole dimensioni in ambienti complessi, ponendo solide basi per applicazioni concrete di raccolta intelligente e agricoltura di precisione.
Fonte: JOUR, T1 - CMD-YOLO: A lightweight model for cherry maturity detection targeting small object, Li, Meng, Ding, Xue, Wang, Jinliang, Smart Agricultural Technology, 12, 101513, 2025, 2025/12/01/2772-3755, https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101513
Fonte immagine: Meng Li et al., 2025
Melissa Venturi
Università di Bologna
04 set 2023
Gli alberi innestati sul portainnesto Maxma 14 presentano una minore vigoria che si traduce anche in minore produttività e peso dei frutti. Al contrario, gli alberi innestati su portinnesto CAB 6P hanno mostrato maggiore vigore, con maggiore resa e peso dei frutti.
30 gen 2025
Per approfondire i temi dell'innovazione varietale e delle strategie di sviluppo commerciale delle nuove varietà di ciliegio, Stefano Lugli di Cherry Times ha intervistato James Calissi, titolare della Calissi Farm, azienda specializzata nel vivaismo e gestione di nuove varietà.
13 gen 2026
La macchia acquosa nella ciliegia dolce Burlat in Spagna riduce qualità e valore commerciale. Lo studio nel Valle del Jerte rivela cause fisiologiche, alterazioni dei pigmenti e una firma ottica nel visibile e nel NIR utile per la diagnosi non distruttiva.
13 gen 2026
Al Cherry Institute di Yakima si accende il dibattito sul futuro delle ciliegie del Pacific Northwest. Una stagione 2025 difficile, segnata da prezzi elevati e volumi eccessivi, spinge il settore a riflettere su strategie di mercato, export e tempistiche di raccolta.
