INIA – MERECI, 2011 – 2012 / Desarrollo de nuevas tecnologías basadas en visión por computador para la inspección de fruta en tiempo real en el momento de su recolección

  • Responsible: Jose Blasco Ivars
  • Date: 19/10/2009 - 18/10/2012
  • Institution: INIA (RTA2009-00118-C02-01)IVIAINIAFEDERARGILES
 

La mecanización y automatización de la recolección de los cítricos y de sus tareas asociadas es una forma de reducir los costes de recolección de estos cultivos, siendo ésta la componente más importante de los costes de producción.

Los sistemas vibratorios pueden servir para el derribo de los frutos, obteniéndose porcentajes en torno al 70% de recolección, pero es necesario optimizar estos sistemas de desprendimiento atendiendo al aumento de los porcentajes de derribo, el mantenimiento de unos niveles de deshojado bajos, compatibles con la salud de las plantas y conseguir que la mayor parte de los frutos se desprendan con el cáliz para cumplir con los estándares y las normas de calidad y facilitar su conservación posterior. Además, la recepción de los frutos desprendidos es un problema que aún está sin resolver debido a la falta de estudios sobre superficies y configuraciones de la zona de recepción. En este sentido el equipo investigador pretende diseñar y estudiar la utilización de diferentes sistemas de recogida desde el punto de vista de la facilidad de manejo, y por lo tanto incremento de la productividad, el análisis de sus propiedades de amortiguación y el análisis de los daños que sufren los frutos cítricos al caer en las estructuras receptoras.

Por otra parte, debido a la naturaleza no selectiva de la recolección mecanizada, una vez recogidos los frutos es muy importante hacer una primera selección en el campo, que actualmente no se realiza, con el fin de desechar las frutas no comercializables y separar aquellas que no poseen la calidad suficiente para su consumo en fresco, pero pueden aprovecharse por la industria de la transformación, con lo que se evitarían los costes de manipulación y tratamiento poscosecha de estas frutas. Por eso se propone el diseño y la construcción de un sistema automático de selección de fruta basado en visión por computador que se pueda instalar en una plataforma móvil. La plataforma móvil la suministrará una empresa colaboradora mientras que el equipo investigador se encargará de estudiar y crear los algoritmos necesarios de análisis de imagen en tiempo real, que tengan en cuenta las particularidades de la inspección en un entorno tan complejo. Además, se encargará de todo el sistema de iluminación, sincronización de la cámara con las salidas de producto, de toda la electrónica asociada y de la instalación en la plataforma móvil de todo el equipo necesario para realizar la selección automática de la fruta.

Se propone emplear, en paralelo, dispositivos de posicionamiento geográfico para relacionar la calidad individual de las frutas con su punto exacto de recolección, y en combinación con el conjunto de estadísticas que el sistema podrá generar, de esta forma, elaborar mapas de calidad que permitan planificar mas ajustadamente tratamientos en futuras campañas.


Galería

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Publications

  • Torregrosa A, Albert F, Aleixos N, Ortiz C, Blasco J (2014) Analysis of the detachment of citrus fruits by vibration using artificial vision. Biosystems Engineering, 119, 1-12. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2013.12.010.
  • Cubero S, Aleixos N, Albert A, Torregrosa A, Ortiz C, García-Navarrete O, Blasco J (2014) Optimised computer vision system for automatic pre grading of citrus fruit in the field using a mobile platform. Precision Agriculture, 15(1), 80-94. DOI: 10.1007/s11119-013-9324-7.
  • Vidal A, Talens P, Prats-Montalbán JM, Cubero S, Albert F, Blasco J (2013) In-line estimation of the standard colour index of citrus fruits using a computer vision system developed for a mobile platform. Food and Bioprocess Technology, 6(12), 3412-3419. DOI: 10.1007/s11947-012-1015-2.
  • Gutiérrez A, Blasco J, Chueca P, Garcerá C, Alegre S, López S, Cubero S, Moltó E. (2012). Harvesting and in-field sorting of citrus with a self-propelled machine. Acta Hort. (ISHS) 965, 149-152.
  • Ortiz C, Blasco J, Balasch S, Torregrosa A (2011) Shock absorbing surfaces for collecting fruit during the mechanical harvesting of citrus. Biosystems Engineering 110(1), 2-9. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2011.05.006.
  • Cubero S, Aleixos N, Moltó E, Gómez-Sanchis J, Blasco J (2011) Advances in machine vision applications for automatic inspection and quality evaluation of fruits and vegetables. Food and Bioprocess Technology 4(4), 487-504. DOI: 10.1007/s11947-010-0411-8.
  • López-García F, Andreu G, Blasco J, Aleixos N, Valiente JM (2010) Automatic detection of skin defects in citrus fruits using a multivariate image analysis approach. Computers and Electronics in Agriculture 71, 189-197 DOI:10.1016/j.compag.2010.02.001.
  • Cubero S, Moltó E, Gutiérrez A, Aleixos N, García-Navarrete OL, Juste F, Blasco J (2010) Real-time inspection of fruit on a mobile harvesting platform in field conditions using computer vision. Progress in Agricultural Engineering Science 6, 1-16. DOI: 10.1556/Progress.6.2010.1
  • Blasco J, Aleixos N, Gómez-Sanchis J, Moltó E (2009) Recognition and classification of external skin damages in citrus fruits using multispectral data and morphological features. Biosystems Engineering 103(2), 137-145 DOI:10.1016/j.biosystemseng.2009.03.009.

Prensa


SISTEMA CLASIFICACION NARANJAS II

Physical properties of foods novel measurement techniques and applicationsGutiérrez A, Blasco J, Moltó E (2012) Basics of electronic, non-destructive technologies for the assessment of physical characteristics of foods. Chapter 1 in: Physical properties of foods: novel measurement techniques and applications, pp. 1-22. CRC Press LLC, (Florida, USA), I. Arana (Ed). ISBN: 978-1-43-983536-4.

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