Pais: Brasil

Fecha: 05 de Mayo del 2021

Los sensores evalúan la calidad de la fruta de forma no destructiva  por UNICAMP, Brasil

El uso de tecnologías como inteligencia artificial, big data,  machine learning , internet de las cosas y sensores, entre otras, viene mostrando excelentes resultados en grandes cultivos como soja, maíz y algodón. Sin embargo, su difusión en la fruticultura aún no es una realidad. Escenario que puede cambiar de desarrollos tales como equipos optoelectrónicos para la medición no destructiva de los atributos de calidad de las frutas frescas y de un "frutas artificiales" para la medición y la temperatura y la humedad, que son prometedores para el mercado de la transmisión. El gronegócio y la GRICULTURA D igital de P rescindido.

“Este equipo optoelectrónico permite realizar ensayos de forma rápida y sencilla, sin necesidad de ensayos destructivos en el laboratorio, lo que contribuye a la reducción de costos y agiliza la toma de decisiones de manejo y manejo de cultivos agrícolas. El equipo ya cuenta con patente protección ”, afirma la profesora Bárbara Teruel, de la Facultad de Ingeniería Agraria (Feagri) de la Unicamp, que trabaja en la línea de ensayos no destructivos destinados a la agricultura digital de precisión.

El profesor de la Unicamp explica que las evaluaciones de fruta fresca se suelen realizar de forma destructiva, con desperdicio en el proceso de análisis para obtener características de calidad del producto , además de la necesidad de infraestructura de laboratorio . "Se producen pérdidas y pérdidas financieras. Las frutas frescas en el estante (para el consumidor final) se evalúan visualmente en cuanto a color, tamaño y forma. En la evaluación de laboratorio, hay varios tipos de análisis: sólidos solubles totales (SST), acidez titulable total (ATT), relación SST / ATT, color por método L (luminosidad), C (cromaticidad) H  (tono de ángulo), firmeza de piel y pulpa, peso, geometría del fruto. Hay bandas que determinan el estado de maduración de los frutos . "

Según Bárbara Teruel, la decisión de recolectar la uva para la elaboración de vino, por ejemplo, se toma por muestreo, sacando algunas bayas de racimos, en una determinada zona. “Estas muestras van al laboratorio, donde se miden SST (° Brix), azúcares totales, pH y acidez total. Uno de los problemas es que la maduración no ocurre de manera homogénea en la zona. Y estos análisis para la toma de decisiones de cosecha, luego de una cierto período, deben realizarse dos o tres veces por semana. Son acciones manuales y que requieren mucho tiempo. Las SST son pruebas confiables, pero no son las únicas para determinar la maduración de una fruta.% del total de un lote de frutas, según el nivel de inspección ".

Bárbara Teruel dirigió dos estudios de doctorado en esta línea, y uno de ellos resultó en OptoFruit, nombre con el que fue patentado. El equipo fue desarrollado por Daniel dos Santos Costa, profesor de la Universidad Federal de Vale do São Francisco (Univasf), quien informa sobre diversas tendencias en vitivinicultura, con recolección selectiva. “Consiste en cosechar los frutos más maduros para la elaboración de excelentes vinos, lo que aumenta el valor agregado del producto final. Pero esto solo es posible con el desarrollo de equipos o dispositivos que midan atributos de calidad de manera no destructiva, no destructiva. de forma invasiva y en tiempo real, como OptoFruit ".

Daniel Costa  observa que dados los atributos de calidad, es posible identificar el estado de maduración de la uva y tomar decisiones respecto a la vendimia, sin necesidad de tomar muestras del campo y llevarlas al laboratorio para realizar mediciones convencionales. “Con eso optimizamos el proceso productivo, reduciendo el tiempo en la toma de la decisión de cosecha, mejorando la gestión. También redujimos la necesidad de un laboratorio de análisis, que requiere de reactivos, insumos y diferentes equipos”.

También según el investigador de Univasf, el dispositivo funciona emitiendo haces de luz, en diferentes longitudes de onda; la luz interactúa con la fruta y proporciona una respuesta que tiene una relación directa con los atributos de calidad, que en este caso fueron calibrados para sólidos solubles totales (° Brix) y compuestos fenólicos (antocianinas y flavonoides). "Vale la pena señalar que OptoFruit utiliza modelos de inteligencia artificial y que la información se transmite de forma inalámbrica desde el sensor a una computadora, tableta o teléfono celular. Estos dispositivos no existen en el país y, cuando se importan, son costosos".

Una segunda tesis doctoral resultó en “fruta artificial”, un producto tecnológico con depósito del INPI (Instituto Nacional de Propiedad Industrial) y del profesor Osvaldo Campelo de Mello Vasconcelos, del Instituto Federal de Ciencia y Tecnología de Amapá (IFAP). “Es un instrumento para medir y transmitir registros de temperatura (producto y medio) y humedad (medio) , con una amigable interfaz hombre-máquina. La fruta artificial funciona a través de dos equipos: el primero tiene una cáscara térmicamente similar a una cáscara de mango, con pulpa simulada a través de un gel con sensores térmicos (internos y externos), estratégicamente posicionados para capturar los datos de temperatura interna, externa e interna. humedad externa ”, explica el autor de la investigación.

De acuerdo con Vasconcelos , el fruto artificial tiene i en su región ecuatorial central , un circuito integrado que comprende la información y la envía al segundo equipo, un servidor (raspeberry PI), que los procesos y la hace disponible en una plataforma de acceso del operador (Web , Android, IO). "Es una herramienta innovadora en la agricultura digital, ayudar a los agricultores para el monitor desde la cosecha hasta el consumidor final de la producto. El equipo es capaz de simular es d maduración ios y también para información de la temperatura a cobro revertido y la humedad exterior a través de sensores inalámbricos fruta."

En esta información recopilada, dice el investigador de la FIPA, es posible estimar el estado de maduración del fruto a través de ecuaciones parametrizadas, a través de información sobre los atributos de calidad que determinan esta maduración. "Estos parámetros también pueden ayudar a las empresas a construir cámaras frigoríficas, proporcionando información sobre densidad, calor específico y difusividad térmica. La fruta artificial tiene una autonomía de 25 horas".

Agricultura digital de precisión

En opinión de los investigadores involucrados en esta línea de investigación, la agricultura es una de las actividades que más incorpora tecnologías habilitadoras, atendiendo principalmente a los mercados internacionales más exigentes, y la expansión de la agroindustria se ha venido produciendo debido a la innovación de tecnologías enfocadas a la precisión. agricultura. La agricultura digital (4.0) tiene como objetivo incrementar la relación entre productividad-área y mantener la calidad del producto hasta el consumidor final. Como ejemplo, contamos con estaciones meteorológicas de bajo costo con comunicación vía Web y Wi-Fi, inspección del punto de cosecha con equipos que evalúan de manera no destructiva, tecnologías de trazabilidad y mantenimiento de la calidad del producto agrícola, mejorando la condiciones térmicas en la cadena del Frío.

Traducido del portugués.

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