‘Va_Olives’ desarrolla un sistema de visión artificial para la clasificación de la aceituna

62
Instalaciones de la cooperativa San Sebastián de la Guardia

En los últimos meses, coincidiendo con la campaña oleícola y la molturación de la aceituna en las almazaras, Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía, Citoliva, Inoleo y las empresas Olive Oil Biotech e Imatec31, han llevado a cabo el proyecto ‘Va_Olives’, en cuyo marco han desarrollado un sistema que, a través de la aplicación de técnicas de visión artificial, posibilita la caracterización, en tiempo real, de la aceituna en su recepción en la almazara.

Financiada por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital en la convocatoria 2017 de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs), esta iniciativa ha permitido evaluar, de forma automática, la calidad potencial de cada fruto, es decir, el estado de maduración, sanitario, presencia de frutos con enfermedades o plagas, etc., posibilitando una clasificación previa y, por tanto, una mejora de la calidad de los aceites obtenidos, aumentando el valor añadido y comercial de los mismos.

De esta manera, a través de la automatización del proceso, es el propio sistema el que decide la tolva de almacenamiento y el proceso de limpieza y lavado que debe aplicarse sobre el mismo. Para ello, se integra la nueva información generada en el sistema de gestión del patio de la almazara a través de un protocolo de comunicación, permitiendo prever el comportamiento de la aceituna durante su procesado, contribuyendo a mejorar las características de los aceites obtenidos y posibilitando una trazabilidad completa del producto.

La tecnología utilizada en el proyecto ‘VA_Olives’ se basa en el análisis de imágenes y se compone de diversos subsistemas eléctricos y optoelectrónicos, de un hardware (sistemas de iluminación y visión artificial) y un software (programas de comunicación y algoritmos de evaluación de la calidad del fruto). Para el diseño de estos algoritmos y validación de los modelos, no solo se ha tenido en cuenta la caracterización visual del fruto, sino que se ha procedido al análisis de sus características físico-químicas y sensoriales en laboratorio.

Conclusiones principales

Entre las conclusiones principales, destaca la capacidad de este nuevo sistema de visión artificial para evaluar, de manera mucho más fiable, la calidad potencial del fruto en comparación con la simple inspección visual. Asimismo, permite detectar la presencia de aceitunas con algún tipo de deficiencia dentro de las partidas declaradas ‘de vuelo’, permitiendo separarlas y evitando, así, que una pequeña cantidad de fruto defectuoso pueda afectar a la calidad del aceite de oliva virgen extra extraído.

Además, se ha comprobado que, dentro de las partidas de aceitunas consideradas ‘de suelo’, existe igualmente una amplia disparidad de calidades que, al ser procesadas de manera conjunta, afectan negativamente al producto final.

El prototipo con el que se ha trabajado se ha implantado, en condiciones reales de trabajo, en la cooperativa San Sebastián, de la Guardia (Jaén), que ha puesto a disposición del proyecto sus instalaciones, medios técnicos y personal.