Inteligencia artificial para el control de calidad de la fruta en recepción

La incorporación de la visión artificial y la inteligencia artificial está transformando los procesos de recepción y caracterización de la fruta. Así lo explicó Andrés Saadeh, director regional para Europa y Oriente Medio de Hectre, durante su intervención, en la que presentó las soluciones de la compañía para automatizar el análisis de lotes y obtener información sobre calibre, color y calidad de los cítricos.

La propuesta parte de una problemática habitual en las centrales hortofrutícolas: los controles manuales de recepción requieren tiempo, espacio y personal, además de estar sujetos a posibles errores y a la variabilidad propia del muestreo humano. Frente a este modelo, Hectre plantea utilizar cámaras e inteligencia artificial para analizar la fruta automáticamente desde el momento de su entrada en la central.

Análisis automatizado de calibre y color

Su tecnología permite capturar imágenes de bins y cajas y procesarlas en cuestión de segundos para determinar la distribución de calibres, el color y diferentes características externas. Según explicó Saadeh, los resultados pueden utilizarse como una herramienta de precalibración digital, con precisiones que pueden alcanzar el 95 % y, en determinadas comparaciones con calibradoras electrónicas, hasta un 98,7 % de coincidencia.

La compañía también presentó nuevas soluciones orientadas a automatizar el proceso de recepción. Entre ellas se encuentra ARC-V2, concebida para integrarse en el flujo de entrada de los palets y asociar automáticamente las imágenes y resultados obtenidos con la información del lote, como producto, variedad, fecha o número de transporte.

Uno de los principales objetivos es convertir estos datos en una herramienta para la toma de decisiones. La información queda disponible en un entorno digital al que se puede acceder desde diferentes dispositivos y permite filtrar los lotes por variedad, calibre, color, productor u otros parámetros. De este modo, las centrales pueden identificar qué partidas se ajustan mejor a las características de un determinado pedido antes de llevarlas a las líneas de calibrado y confección.

Saadeh destacó también el potencial de esta información para mejorar la eficiencia operativa. Conociendo previamente la composición de cada lote, los responsables de la central pueden seleccionar las partidas que mejor se adaptan a cada pedido y ajustar con antelación las líneas de trabajo, reduciendo tiempos muertos y optimizando los procesos de confección.

La compañía trabaja asimismo en la incorporación del análisis de la calidad interna mediante tecnología NIR, con el objetivo de ampliar la información disponible sobre cada lote y avanzar hacia una caracterización más completa de la fruta.

Para Hectre, la digitalización de la recepción no se limita a automatizar el muestreo, sino que busca convertir los datos obtenidos en una herramienta para gestionar los lotes, optimizar las operaciones y mejorar la planificación comercial.

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