Il settore della selezione e del confezionamento delle ciliegie sta vivendo una trasformazione senza precedenti grazie all'intelligenza artificiale (IA). Dai sistemi di smistamento avanzati al controllo qualità ottimizzato, fino alla manutenzione predittiva, l'IA sta rendendo le linee di confezionamento più rapide, precise ed efficienti.
Questo cambiamento è particolarmente rilevante nelle operazioni di lavorazione ad alta velocità e volume, dove la precisione è fondamentale per massimizzare i rendimenti e ridurre gli sprechi.
Le ciliegie sono un prodotto naturalmente variegato: dimensioni, colore, forma e difetti rappresentano un complesso insieme di variabili da analizzare. Inoltre, la loro delicatezza le rende vulnerabili a danni come crepe, marciume, ammaccature, cicatrici da vento, scottature solari e deterioramento del gambo.
La gestione ottimale di questi aspetti è cruciale per garantire che solo i frutti migliori raggiungano il mercato. Negli ultimi due decenni, i progressi nei sistemi di visione per la selezione hanno già migliorato la capacità di valutazione, ma oggi l'IA sta facendo un ulteriore salto di qualità.
L’IA non è una novità assoluta, ma il recente sviluppo del deep learning ha reso questa tecnologia più accessibile ed efficace. GP Graders, azienda leader nel settore, ha sviluppato radiai, un innovativo sistema basato su reti neurali convoluzionali (CNN) che sta rivoluzionando la selezione delle ciliegie.
"Abbiamo catalogato e annotato centinaia di migliaia di immagini di difetti delle ciliegie negli ultimi cinque anni," spiega Stuart Payne, direttore di GP Graders. "Grazie a questo enorme database, radiai può identificare e classificare i difetti con una precisione straordinaria, superando i tradizionali sistemi basati su regole predefinite."
Il sistema di deep learning di radiai non solo riconosce imperfezioni come scolorimenti o crepe, ma è anche in grado di adattarsi e migliorare nel tempo, raffinando continuamente la sua capacità di riconoscimento.
I risultati della tecnologia radiai sono già tangibili. Le aziende che utilizzano gpVision con radiai riportano un rilevamento dei gambi quasi perfetto, eliminando errori di misurazione che in passato compromettevano la classificazione dei frutti.
Questo ha permesso un miglioramento nella precisione del diametro e un aumento dell’efficienza del confezionamento. Un altro aspetto rivoluzionario è la capacità di radiai di distinguere tra difetti reali e artefatti visivi.
Ad esempio, il legno secco o brunito di un gambo, che in passato poteva essere scambiato per una crepa e portare al rigetto di una ciliegia perfettamente buona, ora viene riconosciuto con precisione, riducendo significativamente gli sprechi.
Uno dei progressi più significativi riguarda il rilevamento delle microfratture fresche, difficili da individuare con i sistemi tradizionali. Grazie a un database in continua espansione, radiai ha quasi eliminato questo problema, permettendo ai produttori di garantire una qualità superiore.
Oltre a migliorare la selezione dei frutti, l’IA sta anche semplificando il lavoro degli operatori. In passato, il processo di classificazione richiedeva regolazioni manuali complesse. Ora, con gpVision e radiai, gli operatori possono controllare il sistema attraverso un'interfaccia intuitiva con pochi semplici comandi.
Questo riduce il tempo di formazione e migliora la produttività. "Oggi ottenere una selezione accurata è più facile che mai," sottolinea Payne. "Gli operatori devono solo rivedere i dati, apportare minime modifiche con i controlli intuitivi e lasciare che il sistema faccia il resto.
Questo non solo accelera il setup, ma garantisce una qualità costante e un'efficienza senza precedenti."
Mentre il mondo si interroga sull'impatto dell'IA nella vita quotidiana, nel settore ortofrutticolo questa tecnologia sta già facendo la differenza. L’elaborazione di oltre 10.000 tonnellate di ciliegie nella scorsa stagione ha dimostrato che l’IA può migliorare significativamente la qualità del prodotto finale, ridurre gli sprechi e aumentare la soddisfazione del consumatore.
Con risultati così promettenti, il futuro della selezione delle ciliegie sembra sempre più legato all’intelligenza artificiale. E per le aziende del settore, investire in questa tecnologia potrebbe rappresentare la chiave per restare competitive in un mercato sempre più esigente.
Fonte testo e immagini: FreshPlaza.com
14 giu 2024
"Non c'è quasi nulla da raccogliere" dice Joachim Lissner, direttore generale dell'associazione orticola statale. Con le gelate di aprile i fiori e alcuni frutti si sono congelati. Le aziende agricole della Turingia hanno quindi potuto raccogliere solo il 10-15% del raccolto.
28 ago 2024
Le gelate causano perdite economiche e limitano la presenza di ceraseti nelle aree soggette a questi fenomeni. L'analisi termica differenziale (DTA) è un metodo spesso utilizzato per valutare la resistenza al freddo degli organi vegetali per sopravvivere a temperature rigide.
27 ott 2025
Le esportazioni di ciliegie dagli Stati Uniti verso la Cina scendono del 35% nel 2025, frenate da dazi, concorrenza interna e clima estremo. Il settore però reagisce con resilienza, rafforzando l’export verso mercati asiatici emergenti come Vietnam, India, Giappone e Messico.
27 ott 2025
Applicare calcio al suolo in primavera può migliorare la consistenza delle ciliegie cilene, anche in suoli già ricchi. Analizziamo l’efficacia delle applicazioni precoci, il ruolo del DPV, le temperature radicali e le riserve interne di calcio nei fruttiferi caducifogli.
