Nel programma di miglioramento genetico del ciliegio della Washington State University (WSU), l’analisi dei frutti viene condotta manualmente e visivamente, con il rischio di errori e bias. Il programma valuta un’ampia gamma di caratteristiche qualitative dei frutti, sia in fase di raccolta che durante le analisi di laboratorio post-raccolta.
Durante la raccolta vengono registrate caratteristiche come peso, diametro, colore, difetti (come spaccature da campo, cavità, frutti doppi e imperfezioni). Ulteriori misurazioni comprendono la consistenza, l’acidità titolabile, il contenuto di solidi solubili (gradi Brix) e la forza necessaria per staccare il peduncolo.
Le valutazioni post-raccolta comprendono peso, diametro, colore, lucentezza, presenza di muffe, cavità, imbrunimenti del peduncolo, oltre alla consistenza, acidità titolabile e gradi Brix per valutare la qualità post-raccolta.
Nel 2023, il WSU Irrigated Agriculture Research and Extension Center (WSU-IAREC) ha acquisito un selezionatore ottico a corsia singola dotato di software InVision2 e telecamere progettate da TOMRA Food specificamente per le ciliegie. Il programma di miglioramento utilizza questo strumento principalmente a fini di ricerca, pertanto si tratta di una versione in scala ridotta rispetto ai modelli commerciali. Il selezionatore classifica le ciliegie in base a caratteristiche come diametro, dimensione, colore e difetti. Dotato di telecamere visive e a infrarossi, consente una valutazione superficiale ad alta risoluzione, permettendo un’analisi più precisa di ogni frutto.
Il programma ha iniziato a utilizzare il selezionatore nell’estate 2023, servendosi inizialmente di mappe fornite da un formatore TOMRA per ciliegie rosse e per la varietà “Rainier”. Le “mappe di selezione” sono strumenti basati su dati che guidano il software del selezionatore nel prendere decisioni efficienti e precise in base a parametri qualitativi specifici impostati dall’operatore-.
È stata sviluppata una mappa su misura per le esigenze del programma, con focus sulle caratteristiche analizzate in laboratorio ma su scala più ampia. La prima versione, realizzata nell’estate 2023, si concentrava su tratti valutati al momento della raccolta: dimensione del frutto, difetti esterni (cavità, spaccature, imperfezioni) e marciume. Nel 2024 è stata sviluppata anche una mappa specifica per il rilevamento del colore, basata su una scala cromatica elaborata dalla WSU Extension insieme alla Washington Tree Fruit Research Commission e alla Oregon Sweet Cherry Commission, simile alla scala CTIFL. Inoltre, è stata realizzata una mappa post-raccolta per valutare cavità e marciume.
Le immagini sono una componente fondamentale per il funzionamento della macchina. Il selezionatore scatta foto da diverse angolazioni utilizzando specchi e telecamere a colori e a infrarossi. Le telecamere a infrarossi sono particolarmente efficaci nell’individuare i difetti. Ogni frutto viene fotografato più volte, e il software lo classifica in base a categorie predefinite dall’operatore. Le categorie possono essere personalizzate. Le immagini mostrano aree evidenziate sulla superficie del frutto che corrispondono ai difetti rilevati. Ogni colore rappresenta un tipo di difetto diverso. Se la macchina commette un errore nell’identificazione, l’operatore può correggere manualmente la classificazione per garantirne l’accuratezza.
Attualmente, il programma utilizza campioni standard di 50 frutti in laboratorio, una quantità poco rappresentativa quando si considera un albero carico di frutti. Il selezionatore ottico consente una raccolta dati più efficiente e coerente su dimensione, colore, difetti superficiali e marciume, riducendo il margine di errore umano. La macchina può analizzare circa 15 frutti al secondo, rendendo possibile l’analisi completa dei campioni sperimentali. Al momento, l’attrezzatura è utilizzata per le valutazioni di fase 2 e 3, ma si prevede l’estensione anche alla fase 1 (piantine) nel 2025.
Il selezionatore ottico genera anche vari report al termine di ogni ciclo, simili a quelli delle aziende di confezionamento commerciale. Uno di questi è il report di distribuzione dimensionale, che mostra la quantità e la percentuale di frutti per ciascuna classe di calibro rilevata.
Il selezionatore ottico si dimostra un metodo efficiente per valutare i frutti dopo la raccolta. I dati ottenuti possono fornire informazioni preziose per le decisioni di selezione varietale, contribuendo alla futura introduzione di nuove cultivar. Un ulteriore vantaggio è l’efficienza operativa: bastano due persone per gestire la macchina, contro almeno quattro necessarie per le analisi manuali in laboratorio.
Per l’estate 2025, l’obiettivo è analizzare tutti i campioni con il selezionatore, inclusi quelli della fase 1. Un’attenzione particolare sarà rivolta al mantenimento della catena del freddo durante tutto il processo, per migliorare la qualità dei dati raccolti. Tutte le valutazioni future di difetti, dimensioni e diametro verranno effettuate esclusivamente con il selezionatore, eliminando la soggettività delle valutazioni di laboratorio. Un altro obiettivo sarà migliorare l’analisi del colore con la nuova mappa cromatica, oltre a estendere la valutazione alla qualità del peduncolo post-raccolta.
Fonte testo e immagine: WSU
Marcella Magby e Per McCord
Washington State University, USA
18 ott 2024
Con quasi 3 ettari di pannelli sopra i loro ciliegi, Christian Clair e suo figlio Adrien sono pionieri nel campo dell'agrivoltaico. È un sistema che ritengono fondamentale per continuare a produrre nonostante i capricci del tempo.
07 set 2023
Si possono trarre diverse conclusioni: di grande importanza è l’efficienza della gestione dei frutteti, il cui impatto è comunque rilevante sulle emissioni totali. In fase distributiva, occorre senza dubbio favorire sistemi di trasporto a basso impatto, come quelli via mare.
14 nov 2025
Il mercato globale delle ciliegie cresce con tassi record: Turchia, Cile e Uzbekistan guidano l’espansione produttiva e commerciale. Focus su esportazioni, rese agronomiche e mercati di destinazione tra Europa, Asia e America Latina. Scopri tutti i dati chiave aggiornati.
14 nov 2025
In Cile, un sistema avanzato di sensori, droni e AI rivoluziona la cerasicoltura: monitoraggio in tempo reale, previsione della maturazione e gestione ottimizzata delle ciliegie grazie a modelli predittivi validati in frutteti produttivi. Un futuro digitale per il settore.
