La calidad interna de la fruta, más allá de la visión artificial

La V Jornada Poscosecha de Cítricos reunió a especialistas del sector para analizar los principales retos de la campaña y las tecnologías que están transformando la gestión de la calidad. Entre las ponencias destacó la intervención de José Blasco, investigador del IVIA, con la ponencia “Tecnologías inteligentes para la inspección poscosecha: más allá de la visión artificial”, en la que repasó la evolución de los sistemas de inspección y las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías para conocer la fruta más allá de su apariencia externa.

Blasco planteó la necesidad de avanzar hacia sistemas capaces no solo de clasificar la fruta por calibre, color o defectos visibles, sino también de determinar características internas como el dulzor, la acidez, la madurez, la vida útil o determinados daños que no pueden detectarse a simple vista.

De la inspección manual a los sistemas inteligentes

La evolución de la inspección poscosecha ha estado marcada por la progresiva automatización. Desde los sistemas manuales utilizados en los años 70 hasta los actuales calibradores electrónicos, la incorporación de cámaras y sistemas de visión artificial ha permitido aumentar considerablemente la velocidad y precisión de clasificación.

Según explicó Blasco,

"las cámaras de mayor resolución permitieron detectar defectos externos y clasificar la fruta en diferentes categorías comerciales, mientras que tecnologías posteriores, como la fluorescencia o la radiación infrarroja, han abierto la puerta a la detección de alteraciones que no son visibles para el ojo humano"

Actualmente, los calibradores más avanzados pueden analizar miles de frutas a gran velocidad y combinar información sobre tamaño, forma, color y defectos. Sin embargo, el investigador señaló que el siguiente reto consiste en entrar en el interior de la fruta y obtener información sobre sus propiedades internas sin necesidad de destruirla.

Espectroscopia e imagen hiperespectral para conocer el interior de la fruta

En este contexto, la espectroscopia infrarroja y la imagen hiperespectral adquieren un papel relevante. Estas tecnologías analizan la interacción entre la luz y la materia para obtener información relacionada con la composición de la fruta.

Mientras que la espectroscopia permite analizar la respuesta de un punto determinado, la imagen hiperespectral incorpora esta información a cada píxel de una imagen, generando auténticos mapas químicos del producto. De esta forma, es posible relacionar determinadas características espectrales con parámetros como el contenido de azúcares, agua, estructura celular o determinados compuestos.

Blasco mostró diferentes trabajos desarrollados con estas tecnologías, entre ellos estudios destinados a detectar daños internos o determinar la astringencia en caqui mediante mapas relacionados con el contenido de taninos. También explicó que el desarrollo de estos sistemas requiere combinar la información espectral con análisis químicos y modelos estadísticos y, cada vez más, con redes neuronales y técnicas de inteligencia artificial.

“Estamos trabajando con sistemas de inteligencia artificial que son capaces de establecer relaciones más complejas y detectar patrones que no son tan obvios”, señaló durante su intervención.

De analizar la fruta a anticipar su comportamiento

Para Blasco, el potencial de estas tecnologías va mucho más allá de mejorar la clasificación en el almacén. Uno de los principales retos consiste en aprovechar los millones de datos generados durante la inspección y relacionarlos con el resto de información disponible a lo largo de la cadena de valor.

La integración de datos procedentes del campo, la recolección, el almacenamiento, la cadena de frío y la calidad permitiría avanzar hacia sistemas capaces de anticipar el comportamiento de cada lote y tomar decisiones más ajustadas. Entre las aplicaciones planteadas se encuentran la estimación de vida útil, la determinación del destino óptimo de cada partida, tratamientos adaptados a las características de la fruta, una mayor trazabilidad o una planificación más precisa de la cosecha.

En este escenario, la inteligencia artificial se presenta como una herramienta para integrar y aprovechar toda esta información. “Esto nos permitirá cosas que van mucho más allá de la inspección”, afirmó Blasco, destacando la posibilidad de reutilizar los datos generados por los sistemas de inspección y conectarlos con otras fases de la producción y comercialización.

El objetivo final es avanzar hacia una poscosecha más inteligente, en la que la tecnología permita conocer mejor cada fruta, optimizar los recursos y adaptar las decisiones a las características reales de cada lote. Un camino que, según Blasco, todavía se encuentra en desarrollo, pero que puede marcar la evolución de la inspección poscosecha en los próximos años.

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