La prima macchina automatica per facilitare la raccolta di mango sperimentata sul campo

La Central Queensland University (Australia) ha prodotto la prima macchina al mondo di ausilio alla raccolta di mango, con prove sul campo del primo prototipo, in località Yeppoon. I primi risultati dimostrano che la macchina è in grado di raggiungere un'efficienza del 75% nell'individuazione automatica dei frutti.

Un risultato straordinariamente positivo sin dal primo utilizzo, che è destinato a trasformare il settore, secondo il professor Kerry Walsh dell'Università, il quale ha rivelato i dettagli sul macchinario in occasione della conferenza Australian Mango Industry Association, che si è tenuta nei giorni scorsi a Darwin.

La macchina è stata sviluppata nell'ambito di un progetto di ricerca finanziato dal programma Commonwealth RnD4Profit (Rural Research and Development for Profit) portato avanti da una società di ricerca e sviluppo del settore, la Horticulture Innovation, sotto la guida dell'UNECE (Multiscale Monitoring of Tropical Fruit Trees).

I ricercatori della Central Queensland University stanno ora lavorando affinché le tecnologie automatiche per il settore del mango diventino disponibili su scala commerciale.

Durante la conferenza, il professor Walsh ha detto che l'obiettivo è di migliorare le prestazioni della macchina fino a oltre il 90% di efficienza, per aumentare la velocità e ridurre i costi.

"La macchina automatica ha il potenziale per risolvere alcuni dei principali problemi legati alla manodopera, che attualmente limitano l'industria", ha affermato il docente.

"L'ausilio alla raccolta rientra in un sistema integrato che garantirà agli agricoltori di sapere esattamente quanti frutti ci sono sui loro alberi, quando saranno perfetti per il consumo e quando impiegare il numero giusto di manodopera per la raccolta e l'imballaggio.

"L'obiettivo finale è quello di risparmiare sui costi e migliorare la produttività dell'azienda agricola, insieme a favorire la domanda dei consumatori garantendo sempre un'esperienza gustativa di alta qualità".

Il team del professor Walsh ha precedentemente fornito all'industria un sistema di spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR) per valutare la qualità alimentare dei manghi e prevedere il momento perfetto per la loro raccolta.

I sensori NIR e l'applicazione Fruitmaps vengono ora adottati dall'industria del mango. Ciò ha posto le basi per la ricerca, da parte dell'ateneo australiano, di sistemi di visione sul campo per calcolare il numero dei frutti e prevederne i calibri, per le stime di carico prima del raccolto, consentendo agli agricoltori di pianificare meglio le operazioni (ad esempio impiegando il numero giusto di raccoglitori, al momento giusto).

"Il passo successivo, dopo la visione del frutto, è cercare di raccoglierlo per automatizzare anche questa fase", ha affermato il professor Walsh.

"Sia le stime di raccolto che i processi di raccolta automatica funzionano meglio nei piccoli frutteti ad alta densità, quindi questo lavoro va a integrare quello svolto dal Dipartimento per l’agricoltura e la pesca del Queensland su questi progetti di frutteto".

Il prototipo di raccoglitrice impiega circa cinque secondi per raccogliere un frutto, dall'individuazione al posizionamento nel contenitore.

Ian Groves, della Groves Grown Fruit, Yeppoon, ha ospitato le prime prove sul campo del prototipo di raccoglitrice automatica ed è rimasto entusiasta dal potenziale "rivoluzionario" della tecnologia, dichiarando: "Mediante l'impiego di tale tecnologia, che è anche in grado di misurare la gamma di calibri del frutto e quindi quanti frutti ci sono in un dato lotto, aiuta a sapere quando saranno maturi e conoscerne il calibro. Così possiamo pianificare la nostra manodopera, ordinare il giusto numero di cartoni, la dimensione che entra in quei cartoni - questo potrebbe essere un vero punto di svolta, non solo per la nostra azienda ma per l'intero settore ".

La raccoglitrice automatica è stata montata su un rimorchio e trainata da un furgone. La prossima fase di ricerca studierà le opzioni per il suo montaggio su un drone terrestre per operare autonomamente, a velocità più elevate e con una maggiore precisione.

Per maggiori informazioni:
https://www.cqu.edu.au/research


Data di pubblicazione:



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