MAF RODA refuerza el control de calidad en cereza con inteligencia artificial y automatización

La campaña de cereza vuelve a poner el foco en un factor que hoy marca la diferencia en los almacenes: la capacidad de analizar la calidad con la misma precisión con la que el mercado exige uniformidad, vida útil y presentación. En este contexto, Maf Roda refuerza su propuesta tecnológica con una hoja de ruta clara: llevar la Inteligencia Artificial (IA) al corazón de sus sistemas de calidad para elevar la consistencia de la clasificación, reducir la variabilidad operativa y conseguir un producto homogéneo ready-to-eat.

La compañía, con presencia internacional y experiencia en múltiples categorías de fruta fresca, aplica estos avances de IA de forma transversal en su portafolio de sistemas de calidad para frutas y hortalizas, incluyendo la cereza. El objetivo es común: dotar a los sistemas de un reconocimiento visual avanzado capaz de interpretar patrones, incluso cuando los defectos son sutiles o aparecen combinados, junto con un funcionamiento autónomo y sencillo de manejar.

Apoyada en una estrategia de I+D orientada a automatización, visión e integración de datos, Maf Roda combina dos palancas de innovación especialmente relevantes en poscosecha: la IA y la robótica. La primera aporta "criterio" al sistema de calidad; la segunda, repetibilidad y continuidad al proceso. El resultado es una instalación capaz de sostener ritmos industriales sin perder finura en la selección, un aspecto crítico en la cereza, donde, además de pequeñas diferencias de color, firmeza aparente o microdaños, los tiempos de trabajo, debido a una campaña corta e intensa, pueden condicionar el destino comercial.

Del machine learning al deep learning en la clasificación de fruta

En la práctica, Maf Roda lleva años entrenando modelos de Machine Learning en sus equipos de inspección y, más recientemente, ha incorporado arquitecturas de Deep Learning para aumentar la capacidad de clasificación en escenarios reales de almacén. Esta evolución permite analizar la fruta con mayor robustez y autonomía, manteniendo velocidades competitivas y elevando la precisión en la detección de defectos y desviaciones de categoría.

Inspección de cereza con visión artificial en equipo Cherryscan G7 para control de calidad

Soluciones para cereza: clasificación, calibrado y automatización

En cereza, estos avances se materializan en soluciones como Cherryscan G7, junto con el software CherryQS, que muestran un salto relevante en usabilidad. La compañía ha trabajado en interfaces más intuitivas que simplifican el ajuste de parámetros, centralizado en una misma pantalla, reduciendo la curva de aprendizaje y mejorando la autonomía del operario en campaña.

En paralelo al avance del control de calidad con IA, la automatización en cereza gana peso como respuesta a la escasez de mano de obra, la necesidad de trazabilidad y la búsqueda de una confección estable a lo largo de toda la jornada. En este apartado destaca el calibrador Cherryway IV, concebido para un manejo delicado del fruto y para maximizar la visibilidad durante la inspección. Su sistema de rotación en cuatro movimientos coloca la cereza en posición transversal, minimizando la interferencia del pedúnculo y permitiendo observar la superficie completa, incluida la zona apical, un punto especialmente sensible en la evaluación de defectos.

La propuesta para el sector se completa con una llenadora multiformato orientada a envases pequeños, capaz de trabajar con distintos tipos de presentación —desde cestas y clamshells hasta tarrinas de plástico o cartón— manteniendo una precisión de llenado de ±1 fruto.

Con la IA como hilo conductor, Maf Roda consolida una gama de soluciones donde la calidad se mide mejor, la operación se simplifica y la automatización aporta continuidad, elementos clave para que la cereza llegue al consumidor con el estándar que hoy exige el mercado.

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