Reto o necesidad que resuelve
Las patatas se clasifican según calidad y categoría de cara determinar el tipo de destino final como producto. Sin embargo, en el caso de que existan golpes que afecten a la propia patata, estos no se detectan sin pelarla. Por ello existen incertidumbres en identificar visualmente golpes u otros defectos, ya que en algunos casos se producen roturas y en otros no se generan golpes. En este sentido existe una gran variabilidad de casos a analizar, ya que exiten diferentes variedades de patata, diferentes rangos de temperatura en el muestreo, etc.
Solución
Verificación automática en línea de patatas con golpes, tanto en clasificación estadística a la entrada como su posible adaptación a control de calidad final.
Entre las soluciones aplicadas se incluye una revisión del estado del arte de las tecnologías actuales, se han tomado datos con tecnología hiperespectral y se han procesado las capturas con muestras golpeadas proporcionadas por UDAPA provocando golpes controlados en laboratorio. Para esto último se ha desarrollado un procedimiento de “fabricación” de golpes con un golpeador diseñado ad-hoc.
Asimismo, se está realizando el diseño para una verificación automática en línea de patatas con golpes, tanto en clasificación estadística a la entrada como su posible adaptación a control de calidad final con sistemas de visión artificial diferentes a los que actualmente utiliza UDAPA para la detección de otros tipos de defectos superficiales diferentes a los que se plantean en esta solución.
Finalmente, se han detectado diferencias de espectros en zonas de 650 nm (visible) y de 1200 nm (infrarrojo cercanoNIR)
Empresas cliente
UDAPA
Tecnologías involucradas
- Vision Artificial basada en imagen Hiperespectral.
- Algoritmos de DeepLearning