Evaluación no destructiva de la calidad de productos hortofrutícolas en líneas de confección
Date
2007Cita bibliográfica
Gutierrez, A., Blasco, J., Juste, F. & Moltó, E. (2007). Evaluación no destructiva de la calidad de productos hortofrutícolas en líneas de confección. V Congreso Iberoamericano de Tecnología Postcosecha y Agroexportaciones, 1344-1356. Cartagena, España: UPC.Abstract
En el sector hortofrutícola, la exigencia de calidad por parte del consumidor es cada vez mayor. Actualmente, hay una creciente demanda dirigida a una adecuada automatización de los procesos industriales que permitan garantizar una calidad excelente del producto final. El Centro de AgroIngeniería del Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), en colaboración con el sector industrial, ha desarrollado durante los últimos años sensores electrónicos y sistemas de inspección por visión artificial que permiten una clasificación automática de distintos productos hortofrutícolas muy significativos para la agricultura española, entre los que cabe citar: - Un sensor de firmeza capaz de clasificar melocotones en tres categorías: muy firmes, firmes y poco firmes. Los ensayos realizados en una línea de confección precomercial demuestran que el sensor puede trabajar adecuadamente a 8 frutas s-1 y es capaz de clasificar la firmeza con un 80% de repetibilidad. - Un prototipo capaz de inspeccionar automáticamente granos de granada para el consumo por visión artificial. La máquina individualiza, inspecciona, clasifica y separa los granos de granada en cuatro de categorías de calidad que son función de su color y tamaño, rechazando aquellos que no cumplen las especificaciones mínimas y agrupando los que presentan características similares. Con ello se consigue el envasado en lotes de producto uniforme y de alta calidad, resultando más atractivo al consumidor. - Un sistema para clasificar automáticamente gajos de mandarina para conserva por visión artificial. El sistema distingue entre gajos enteros, rotos o dobles, además de detectar la presencia de semillas en los gajos. El sistema clasifica correctamente más del 75% de los gajos analizados.