Il settore della classificazione, selezione e confezionamento delle ciliegie sta subendo una trasformazione radicale, guidata dall'intelligenza artificiale (IA). Dall'ottimizzazione dei sistemi di selezione al miglioramento del controllo qualità e persino della manutenzione predittiva, l'IA sta rendendo le linee di confezionamento più veloci, più precise ed economicamente più convenienti. Questa evoluzione ha un impatto particolare nelle attività di trasformazione delle ciliegie ad alta velocità e grandi volumi, dove precisione ed efficienza sono fondamentali.
Sfide e obiettivi
Le ciliegie sono un prodotto altamente variabile per qualità, colore, forma, calibro e, naturalmente, il lungo peduncolo, il tutto con una serie di opzioni che si combinano per creare un oggetto complesso da analizzare. Essendo un frutto piccolo e delicato, le ciliegie sono più suscettibili ai danni. I difetti comuni includono cracking, marciume, danni da insetti, ammaccature, abrasioni da vento, scottature solari e decomposizione del peduncolo, nonché problemi come morbidezza, fossette e ciliegie senza peduncolo. Come molti frutti, le ciliegie hanno una membrana semipermeabile (cuticola) che consente all'acqua di entrare, per cui è necessario prestare particolare attenzione e prendere precauzioni per evitare il fenomeno del cracking.
L'obiettivo dell'impianto di confezionamento non è solo gestire i frutteti, ma anche massimizzare i profitti valorizzando al meglio i frutti di qualità raccolti. La buona notizia è che, oltre ai notevoli progressi compiuti negli ultimi due decenni con i sistemi di classificazione visiva, il settore adotta ora l'intelligenza artificiale, introducendo una soluzione davvero rivoluzionaria.
Immaginata, addestrata e pronta a superare le aspettative
Il termine "Intelligenza Artificiale" è stato coniato a metà degli anni '50 e in realtà ha affrontato tentativi infruttuosi di diffusione su larga scala. Tuttavia, la recente impennata di popolarità dell'IA è guidata dal deep learning, una rete neurale ispirata ai processi biologici che sfrutta ampi set di dati e la straordinaria potenza computazionale della tecnologia moderna.
"È qui che è iniziato il nuovo viaggio di RadiAI della GP Graders. Riconoscendo la vasta quantità di informazioni accumulate in anni di esperienza nella selezione delle ciliegie, abbiamo lasciato che la tecnologia più avanzata lavorasse nuovamente per noi", ha affermato Stuart Payne, direttore della GP Graders.
Negli ultimi cinque anni, la GP Graders ha accuratamente indicizzato e annotato centinaia di migliaia di immagini di difetti delle ciliegie, creando uno dei set di dati più completi del settore. Questo ampio database costituisce la base della tecnologia RadiAI, consentendo all'intelligenza artificiale di rilevare e classificare i difetti con una straordinaria precisione. A differenza dei tradizionali sistemi di selezione basati su regole che si affidano a parametri predefiniti, RadiAI utilizza reti neurali convoluzionali (CNN) avanzate per riconoscere e differenziare automaticamente una vasta gamma di difetti senza la necessità della programmazione. Affinando continuamente la sua conoscenza attraverso l'apprendimento automatico, il sistema si adatta alla variabilità naturale riscontrata nelle ciliegie, migliorando la precisione e l'efficienza.
"Al centro di questa tecnologia c'è la capacità dell'IA di associare sofisticati modelli visivi a specifiche categorie di difetti, replicando l'esperienza di un esperto selezionatore, ma a una velocità e una scala senza precedenti. Ad esempio, un'alterazione del colore può indicare la presenza di ammaccature nascoste, mentre una texture superficiale irregolare può segnalare cracking o altri danni. Forme anomale, come ciliegie con protuberanze o accrescimenti doppi, vengono immediatamente identificate per la riclassificazione, garantendo che solo i frutti di qualità superiore superino il processo di selezione".
Grazie al deep learning, la tecnologia RadiAI di GP Graders perfeziona continuamente le sue capacità di rilevamento dei difetti, garantendo una classificazione delle ciliegie sempre più precisa, uniforme e adattabile alle sfide in continua evoluzione delle operazioni di confezionamento ad alta velocità.
L'impatto dell'IA
Gli operatori che utilizzano gpVision con RadiAI ora segnalano un rilevamento del peduncolo quasi perfetto, indipendentemente dal numero degli stessi presenti in una singola immagine. Questa innovazione è la soluzione a una sfida comune nella classificazione delle ciliegie: l'identificazione errata dei peduncoli delle ciliegie vicine, che può alterare le misurazioni dei calibri e segnalare difetti inesistenti.
Isolando accuratamente ogni ciliegia e il rispettivo peduncolo, RadiAI garantisce calcoli precisi del diametro, con conseguente accuratezza della calibrazione. Ciò si traduce anche in una maggiore velocità di riempimento dei cestini, poiché le ciliegie possono essere trasformate in modo più efficiente, senza compromettere l'accuratezza della classificazione. A differenza dei sistemi tradizionali che possono avere difficoltà a rimanere affidabili durante la scansione di grandi volumi, la tecnologia RadiAI gestisce senza problemi un maggiore volume di produzione, migliorando sia la produttività che l'efficienza del confezionamento.
Un significativo miglioramento nel rilevamento dei difetti deriva dalla capacità di RadiAI di distinguere i peduncoli dalle imperfezioni del frutto. In precedenza, la parte legnosa o marrone di un peduncolo poteva essere classificata erroneamente come cracking, portando al rigetto ingiustificato di ciliegie perfettamente integre. Con l'affinamento della tecnologia basata sull'intelligenza artificiale, questo problema è stato significativamente ridimensionato, riducendo al minimo i falsi positivi e prevenendo inutili sprechi.
"In passato, ogni ciliegia classificata erroneamente comportava una perdita finanziaria diretta, poiché i frutti di alta qualità venivano erroneamente scartati come falsi positivi - ha spiegato Payne - Migliorando la precisione della classificazione, RadiAI garantisce che solo i frutti realmente difettosi vengano rimossi dal lotto, massimizzando i tassi di confezionamento e i guadagni dei coltivatori".
Uno degli aspetti più critici della classificazione delle ciliegie è il rilevamento dei problemi di cracking, poiché anche danni superficiali minori possono influire sulla classificazione di una ciliegia. Tuttavia, non tutti gli episodi di cracking influiscono sulla qualità allo stesso modo: la posizione è importante. RadiAI ora è in grado di distinguere tra i diversi posizionamenti del cracking, consentendo una classificazione più precisa. Una piccola spaccatura alla base della ciliegia, ad esempio, può comunque consentire di classificarla come seconda scelta, mentre una spaccatura laterale, che ha maggiori probabilità di influire sull'integrità del frutto, ne determina il rigetto. Inoltre, il sistema valuta la qualità del peduncolo, identificando disidratazione o imbrunimento, che sono indicatori chiave di freschezza e shelf life.
"Uno dei progressi più rivoluzionari nell'uso di gpVision con RadiAI è la capacità di rilevare le spaccature fresche, un difetto notoriamente difficile da identificare. Queste micro-lacerazioni sulla buccia della ciliegia sono spesso troppo sottili per essere registrate dai sistemi di classificazione tradizionali, poiché una lacerazione recente non si presenta in sufficiente contrasto nelle immagini standard. Tuttavia, grazie a un set di dati ampio e in continua evoluzione, RadiAI ha quasi eliminato questo problema. Identificando anche i difetti più impercettibili, la tecnologia garantisce ai coltivatori che solo ciliegie di prima categoria arrivino nei cartoni e nei cestini, assicurando la massima soddisfazione del cliente e riducendo i costosi resi", ha evidenziato Payne.
Riduzione del carico operativo
Con la selezione manuale ormai quasi del tutto superata, si apre l'opportunità di migliorare l'esperienza degli operatori e ridurre significativamente il tempo necessario per apprendere e ottimizzare il sistema.
Con la tecnologia RadiAI ora al centro di gpVision, l'esperienza dell'operatore si è completamente trasformata. Quello che una volta era un processo complesso e pesante in termini di dati, che richiedeva una meticolosa modifica dei numeri, si è evoluto in un'interfaccia intuitiva e di facile utilizzo. Invece di regolare manualmente impostazioni complesse in formati di fogli di calcolo, gli operatori ora hanno accesso a controlli semplificati, tra cui cursori facili da usare e configurazioni visivamente intuitive che semplificano l'intero processo di selezione.
"Rispetto ad altri sistemi sul mercato, gpVision è già riconosciuto per la sua facilità d'uso superiore. Ora, raggiungere un'accuratezza di selezione eccezionale è più semplice che mai: gli operatori devono solo analizzare i dati, apportare piccole modifiche utilizzando cursori intuitivi e lasciare che il sistema IA gestisca il resto. Questa interazione fluida non solo riduce la curva di apprendimento per i nuovi utenti, ma migliora anche l'efficienza operativa, permettendo ai centri di imballaggio di ottimizzare la precisione della selezione con un intervento manuale minimo. Il risultato è una configurazione più rapida, una selezione costantemente di alta qualità e un aumento significativo della produttività", ha spiegato Payne.
Conclusione
Mentre il mondo fa i conti con il modo in cui l'intelligenza artificiale influenzerà la nostra vita quotidiana, i pionieri stanno sfruttando questo monumentale cambiamento tecnologico per migliorare il flusso di lavoro, la produzione, la qualità e, in ultima analisi, i profitti. Con i difetti che si manifestano in innumerevoli modi in ogni ciliegia, solo l'intelligenza artificiale ha la capacità di modellare e riconoscere queste variazioni in tempo reale, con un'accuratezza che non ha eguali.
Dopo aver lavorato oltre 10.000 tonnellate di ciliegie fresche solo nella scorsa stagione, i confezionatori in tutto l'emisfero australe, che utilizzano gpVision con tecnologia RadiAI, concludono che i risultati sono stati straordinari. I risultati della selezione sono stati più accurati rispetto al passato, l'identificazione di difetti altrimenti invisibili è stata rivoluzionaria e la facilità d'uso è stata molto apprezzata dagli operatori.
"GpVision con RadiAI è il futuro della classificazione delle ciliegie e vi invitiamo a scoprire la differenza che potrebbe fare nella vostra attività", ha concluso Payne.
Per maggiori informazioni:
Stuart Payne
GP Graders
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