Imágenes convertidas en información objetiva sobre la fruta.
Visión computacional e inteligencia artificial
¿En qué consiste?
Sistemas de análisis automatizado de imágenes y datos que permiten identificar, clasificar y caracterizar atributos de la fruta de manera objetiva y reproducible.
La visión computacional permite capturar imágenes de la fruta y analizarlas de forma automática. Combinada con técnicas de inteligencia artificial, ayuda a reconocer atributos externos con criterios consistentes, reduciendo la variabilidad propia de la inspección visual.
Aplicación en cerezas
En la evaluación de cerezas, la visión computacional apoya la medición de atributos externos como:
Multitecnología
NIR + sensores + visión computacional + análisis de datos.
De cerezas a nuevos cultivos
Una tecnología concebida inicialmente para cerezas, con potencial de adaptación a otras especies frutícolas.
Preguntas frecuentes
El sensor NIR (infrarrojo cercano) analiza la luz que refleja o atraviesa la fruta para estimar de forma no destructiva indicadores internos de calidad, como madurez y contenido de azucar, sin necesidad de cortar o dañar la fruta.
SCANFT es un proyecto que desarrolla tecnologia de medicion no destructiva de calidad de fruta, combinando sensores NIR (infrarrojo cercano) y vision computacional.
SCANFT esta financiado por una institucion que exige avances periodicos mediante hojas de ruta. A la fecha, el proyecto se encuentra entre la Etapa 2 (Desarrollo tecnologico) y la Etapa 3 (Protocolo y validacion).
Puedes escribirnos a contacto@scanft.cl o a través del formulario disponible en nuestra página de Contacto.