L’assenza di semi è un parametro desiderato nella produzione della frutta, questo vale anche per la produzione di mandarini. I venditori sfruttano infatti questa caratteristica per rendere il prodotto competitivo. La presenza di semi influenza negativamente il prezzo dei mandarini, provocando gravi perdite economiche ai produttori e diminuendo il prestigio della loro produzione. I primi mandarini ad essere raccolti sono Clementine e Satsuma, che sono eccellenti cultivar per la qualità del frutto ed, in teoria, per l’assenza di semi. Tuttavia, per prolungare la stagione di raccolta, sia in Spagna sia in altri Paesi i frutticoltori hanno introdotto varietà di mandarini, quali Fortuna, la cui stagione di raccolta può estendersi fino ad Aprile. Purtroppo queste varietà possono impollinarsi fra di loro, quali le Clementine, producendo semi in entrambe le varietà. Questo fenomeno è un grave problema per gli esportatori spagnoli che vendono i mandarini sul mercato statunitense.
Attualmente, i semi possono essere rilevati solo attraverso metodi distruttivi eseguiti su campioni rappresentativi di mandarini prelevati da ciascun lotto. Tuttavia, questi metodi rallentano il processo di selezione e non garantiscono la qualità di tutti i frutti.
Sistemi di visione digitali sono comunemente impiegati per automatizzare l’ispezione della qualità estrinseca (= commerciale) dei prodotti agricoli (1, 2). Nello stesso modo, tecniche di scansione di immagine non invasive, tradizionalmente impiegate nel settore medico, possono essere utilizzate per verificare la qualità intrinseca dei prodotti agricoli (3, 4). I ricercatori stanno seguendo questo approccio, cercando di sviluppare nuove tecniche non distruttive per ispezionare la qualità intrinseca dei frutti. In particolare, sono stati valutate la radiografia a raggi X, la tomografia computerizzata (CT) e la risonanza magnetica (MRI, magnetic resonance imaging) per l’ispezione dei mandarini.
Figura 1. Tomografia computerizzata di due mandarini. Un seme è visibile nel mandarino di sinistra. I semi sono difficili da individuare con le tecnologie a raggi-X poiché i semi e la polpa hanno densità simili.
Per gli esperimenti sono stati utilizzati 15 mandarini, selezionati da esperti, 10 mandarini appartenenti alla cultivar "Fortuna", contenente semi e 5 mandarini appartenenti alla cultivar apirena "Regina".
Inizialmente, sono state studiate due tecniche a raggi X, chiamate radiografia e tomografia. Sono state acquisite le immagini dei frutti utilizzando l’apparecchiatura medica dell'ospedale Quirón (Valencia, Spagna). I mandarini sono stati disposti in serie da 5. Dopo le indicazioni dell’operatore, le immagini per tomografia sono state acquisite impostando 140kV e 20mA (Figura 1). Per ciascuna serie di mandarini, sono state acquisite le scansioni di 50 fette, ciascuna spessa 2 mm, senza spazi vuoti fra le fette. In questo modo, l’intero volume del mandarino è stato visualizzato. Inoltre, si sono ottenute due immagini radiografiche mostranti la proiezione coronale dei mandarini con l’apparecchiatura impostata a 49kV e 42mA per la prima immagine e a 49kV e 32mA per la seconda immagine.
La densità di semi e polpa sono abbastanza analoghe da essere rappresentati nelle immagini da livelli simili di grigio. Per questa ragione, per individuare i semi nelle immagini è stato elaborato un algoritmo basato su un profilo di estrazione e codificazione. Tuttavia, questa metodica diagnostica per immagini che sfrutta i raggi ionizzanti permette di individuare solo il 10% dei semi (un seme viene considerato identificato quando trovato in qualsiasi punto dell’immagine). Non ci sono stati errori di identificazione.
Figura 2. Individuazione di semi attraverso la risonanza magnetica (MRI). (a) il mandarino (b) I semi separati dallo sfondo attraverso una soglia di segmentazione basata su un algoritmo (c) Contorno dei semi, che sono identificati come oggetti con area >4 mm2 (d) foto del mandarino dopo essere stato tagliato e aperto.
Per la parte dello studio relativa alla risonanza magnetica (MRI), le immagini dei mandarini sono state acquisite utilizzando uno scanner con un magnete permanente di 0,2 Tesla capace di esplorare oggetti con un diametro massimo di 160 mm. Uno dei maggiori sforzi è stato quello di studiare le sequenze di impulsi che generano il maggior contrasto fra semi e polpa nelle immagini. Regolando correttamente i parametri quali l’istante di acquisizione (TE, Echo Time) ed il tempo di ripetizione (TR, Repetition Time) della sequenza, si è ottenuta un’immagine che evidenziava il contrasto fra semi e polpa. Un altro importante fattore limitante è stato il tempo di acquisizione, che potrebbe richiedere da pochi secondi ad alcuni minuti poiché dipende dalla sequenza dell’impulso impiegata.
Poiché le immagini hanno avuto un buon contrasto fra semi e polpa, si potrebbe usare una soglia di segmentazione per separare i semi dallo sfondo. In seguito, il contorno di ciascun oggetto è stato analizzato e la sua area è stata calcolata. Un oggetto è stato identificato come un seme se la sua area era >4 mm2. Questo sistema ha individuato il 100% dei semi senza errore di identificazione. Le immagini sono state ottenute in 7 sec usando una sequenza spin- echo con TE= 18 ms e TR= 50 ms (Figura 2).
Conclusioni:
Riassumendo, la risonanza magnetica (MRI) è risultata una tecnica migliore rispetto alla tomografia computerizzata (CT) ed alla radiografia a raggi-X per individuare i semi nei mandarini. Il sistema MRI ha rilevato correttamente tutti i semi senza errore di individuazione. L’MRI, non essendo un metodo invasivo né distruttivo, è risultata una tecnica idonea per separare mandarini con i semi dai mandarini senza semi. Il metodo è sicuro e potenzialmente applicabile in linea di lavorazione. Il passo successivo di questo lavoro sarà ridurre il costo dell’apparecchiatura ed il tempo necessario per acquisire ed elaborare le immagini.
Gli esperimenti riportati sono stati realizzati impiegando apparecchiature mediche costose poiché configurate per ottenere un’elevata risoluzione delle immagini del corpo umano. Per convertire in pratica questa dimostrazione di laboratorio e renderla economicamente sostenibile è necessario che la tecnologia MRI sia sviluppata ed ottimizzata per lavorare sulla linea di ispezione di frutta ed ortaggi delle aziende agroalimentari.
Riferimenti bibliografici:
1. S. Cubero, N. Aleixos, E. Moltó, J. Gómez-Sanchis, J. Blasco, "Advances in machine vision applications for automatic inspection and quality evaluation of fruits and vegetables", Food Bioprocess Technol. 4, pp. 487-504, 2011.
2. D. Lorente, N. Aleixos, J. Gómez-Sanchis, S. Cubero, O. L. García-Navarrete, J. Blasco, "Recent advances and applications of hyperspectral imaging for fruit and vegetable quality assessment", Food Bioprocess Technol. 4, 2011.
3. C. J. Clark, P. D. Hockings, D. C. Joyce, R. A. Mazucco, "Application of magnetic resonance imaging to pre- and post-harvest studies of fruits and vegetables", Postharvest Biol. Technol. 11, pp. 1-21, 1997.
4. R. R. Milczarek, M. E. Saltveit, T. C. Garvey, M. J. McCarthy, "Assessment of tomato pericarp mechanical damage using multivariate analysis of magnetic resonance images", Postharvest Biol. Technol. 52, pp. 189-195, 2009.