La agroindustria mundial posee la urgente necesidad de aplicar tecnología en cada eslabón de la cadena para poder controlar más fácilmente los procesos y diseñarlos de forma más eficiente. Factores como la creciente demanda de los consumidores, los elevados estándares en materia de sostenibilidad y seguridad del suministro, así como la necesidad de producir de forma eficiente, entran en conflicto directo. Por ello, los dispositivos conectados y la automatización son cada vez más frecuentes también en estos sectores. La visión artificial también desempeña aquí un papel importante, permitiendo desde la aplicación óptima de los fertilizantes hasta el control visual de los productos y las fases de crecimiento, pasando por el procesamiento de los alimentos.
Una de las prioridades para las empresas agroalimentarias es la gestión de datos y recursos integrando múltiples tecnologías, siendo la visión artificial una de las tecnologías clave. Los productos orgánicos con formas y colores diferentes son difíciles de describir en el corsé de los algoritmos estandarizados con los que suelen trabajar las cámaras industriales. Quien quiera realizar aplicaciones en las que haya que reconocer de forma fiable objetos con características muy variadas, como verduras o frutas, no puede permitirse ignorar el procesamiento de imágenes con inteligencia artificial. Los sistemas inteligentes de recogida y análisis de información son también una herramienta valiosa a la hora de detectar condiciones, tomar decisiones y activar procesos de seguimiento.
Ejemplos de procesos agroalimentarios optimizados con visión artificial
Verificación de contenido en envases de frutos secos
Si deseamos comprobar la proporción de frutos secos en el control de calidad tras el envasado, podemos sustituir los procesos de evaluación manual por una cámara IDS NXT. El procesamiento de las imágenes se realiza directamente en la cámara mediante una red neuronal preentrenada que determina automáticamente el número y la proporción. Además, la cámara puede realizar otras comprobaciones visuales, como por ejemplo si las nueces están dañadas o son más grandes/pequeñas de lo habitual.
Detección del estado de plantas y las fases de la cosecha
Las cámaras inteligentes reconocen la fase de crecimiento y la altura de las hortalizas. Esta información puede utilizarse, por ejemplo, para identificar los tipos de verduras, determinar el momento óptimo de la cosecha y ajustar con precisión la posición de las cuchillas de corte. La inteligencia artificial también puede ayudar a identificar los puntos dañados para que los productos afectados se clasifiquen y no se sigan procesando.
Identificación de malas hierbas en plantaciones al aire libre
Las cámaras montadas en los estabilizadores de un tractor pueden utilizarse para inspeccionar el suelo y comprobar si hay malas hierbas en el pasillo de plantación. Una vez detectadas las malas hierbas, el tractor puede rociar el suelo con un fertilizante químico para eliminarlas y garantizar el crecimiento sin obstáculos de las plantas. La inteligencia artificial identifica las malas hierbas con gran rapidez y fiabilidad.
Detección de los riesgos para la salud asociados al marisco
La ingesta de marisco preparado de forma inadecuada puede contener parásitos que pueden ser peligrosos para el ser humano. Por ello, en la Unión Europea las normas de pretratamiento del pescado crudo son muy estrictas. La mayoría de ellas están destinadas a comprobar la viabilidad de los anisocidas en los productos pesqueros.
5 beneficios del Big Data aplicados a los procesos agroindustriales
1. Mejora el proceso de toma de decisiones
El Big Data y la visión artificial permiten analizar los productos agrícolas con unos parámetros objetivos que facilitan la toma de decisiones para mejorar la rentabilidad de la producción, reduciendo los riesgos que conlleva dejarse llevar por la intuición.
2. Mejora la segmentación de productos
Respecto al proceso de transformación/manipulación de productos agroalimentarios, la analítica Big Data favorece la mejora de la segmentación de los mismos y la provisión de una mayor calidad al optimizar los recursos necesarios implicados en el proceso.
3. Crea nuevas oportunidades de mercado
El Big Data también puede servir para descubrir oportunidades ocultas, desconocidas antes de poder revisar grandes conjuntos de datos. En términos de inversión y de planificación de la producción tanto a corto/medio plazo, el manejo estadístico de un amplio conjunto de datos favorece la anticipación y el análisis de tendencias y medir el impacto inercial de las evoluciones.
4. Optimiza los costes logísticos y de distribución
En relación con la logística y la distribución de productos agroalimentarios, mediante la evaluación de los procesos, se logra optimizar costes y calidades de los respectivos servicios.
5. Mejorar la calidad del servicio
La extracción de ingentes cantidades de datos y su posterior análisis proporciona información muy rica sobre diversos ámbitos del negocio como son el aprovisionamiento, producción, gestión de clientes y más. Un mayor acceso a todos estos indicadores aumenta la capacidad de la empresa de optimizar sus procesos internos y la atención al cliente.
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Entrada original el blog de INFAIMON: https://blog.infaimon.com/big-data-vision-artificial-procesos-agroalimentarios/
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