Reto o necesidad que resuelve
Actualmente, para resolver el problema de detección de fruta en mal estado, la industria se divide en dos acercamientos:
● Método 1: Para resolver los problemas detectables por el ojo humano: bien se dispone de maquinaria que hace uso del espectro visible (cámaras tradicionales) y resuelve los problemas más evidentes (ej. daños visibles, materiales extraños como ramas o piedras, etc) o bien directamente emplea personal de tria, que inspecciona ocularmente el producto.
● Método 2: Para resolver los problemas no detectables: se producen inspecciones aleatorias de muestras en las partidas y se eliminan partidas completas. Ejemplo: endoxerosis del limón (se corta el limón y se observa los que presentan goma). Alternativamente, como es el caso del alcaparrón, no hay forma de detectar los ejemplares que se han endurecido, y llegan al cliente final, menoscabando la calidad del producto y la imagen de la empresa (dado que no hay correlación entre frutos de la misma partida).
Solución
Nuestra solución es capaz de reducir inmensamente los costes en empresas que emplean personal humano para la tría (amortizando la inversión de maquinaria en menos de dos años) y es capaz de llegar a aquellos fallos en donde el ojo humano directamente no llega (mejorando de forma relevante la posición de la empresa en el mercado y la calidad del producto final).
Resultados
El resultado de esta combinación sería disponer de una capacidad aumentada de detección
de:
● Fruta en mal estado (p.e. endoxerosis del limón, podredumbre por picadura de la mosca de la fruta, etc.)
● Estado madurativo insuficiente/avanzado (p.e. aguacates podridos por dentro, alcaparrón duro por exceso de maduración)
● Presencia de cuerpos extraños en el interior del fruto (ej. larvas de mosca).
Empresas cliente
Empresa sector agroalimentario.
Tecnologías involucradas
Biyectiva propone llevar un paso más allá la unión entre I.A. y sistemas ópticos hiper-espectrales: aplicando esta tecnología de Rayos T (que ya es madura en otros ámbitos como el de la seguridad, pero aún no ha visto su penetración en ámbitos como la automatización del control de calidad de alimentos).