Prendi il telefono, apri un'app e controlli la qualità di un frutto: sembra un’idea futuristica? Clarifruit ha sviluppato una tecnologia di visione digitale di nuova generazione, in grado di fare esattamente questo. L’azienda israeliana ha portato il futuro nel controllo della qualità (QC) dei prodotti ortofrutticoli.
"La nostra è la prima piattaforma al mondo di analisi dei dati e del controllo automatico della qualità", afferma Elad Mardix, presidente della Clarifruit. "Chiunque nella filiera professionale dei prodotti ortofrutticoli, dagli ispettori del controllo della qualità, ai rivenditori e grossisti, fino agli agricoltori, può utilizzare questa rivoluzionaria applicazione".
Come funziona
La tecnologia di computer vision dell'app supporta attualmente dieci delle varietà di prodotti più comuni. "Dopo che l'utente ha scaricato l'app, può selezionare una categoria", spiega Roman Mirochnik, capo del dipartimento di computer vision della Calrifruit. Viene quindi visualizzata una checklist. Ti verrà richiesto di scattare almeno quattro foto del prodotto, da dierse angolature, così da riprendere e valutare l'intero frutto. L'applicazione rileva automaticamente, ad esempio in un grappolo d'uva, le caratteristiche esterne di ogni acino.
Una volta caricate le foto, gli ispettori del controllo della qualità possono visualizzare nella dashboard, quasi in tempo reale, i risultati dell’analisi e le misure, come il calibro del frutto (diametro, lunghezza), il colore (questo dipende dal grado di maturazione), la copertura del colore e le condizioni del gambo.
"L'applicazione, attraverso la tecnologia di visione artificiale e altri metodi, può raccogliere e configurare quasi tutti i dati importanti per l'utente". Se necessario, è anche possibile aggiungere altre misurazioni. "Rientra nello sviluppo del nostro sistema".
Eliminare le ‘differenze di qualità’
Il problema più grande che la catena di fornitura deve affrontare oggi sono le "percezioni soggettive della qualità", come afferma Elad. Le differenze nella percezione della qualità dalla fonte al destinatario portano a respingimenti, calo dei prezzi e scarti. "La nostra tecnologia di computer vision è oggettiva, costante e molto più precisa rispetto al controllo della qualità a occhio nudo".
Il sistema registra tutto: dove, quando, per quanto tempo e da chi è stato fotografato il frutto. "Puoi vedere tutto nel report QC che viene generato automaticamente", afferma Roman. "Non è più necessario affidarsi al giudizio soggettivo dei controllori della qualità", aggiunge Elad. Quanto è ampio il margine di variazione? "L'abbiamo ampiamente testato. In media, abbiamo visto che gli ispettori umani sviluppano tra loro una differenza di circa il 13% nei risultati. Quando abbiamo eseguito le stesse ispezioni con la tecnologia di computer vision della Clarifruit, la variazione è scesa al 5%".
Ma l'obiettivo della Clarifruit non è un sistema accurato al 100%. "Il nostro obiettivo è essere almeno all'altezza degli ispettori umani, in qualsiasi situazione. Probabilmente faremo molto meglio. Già lo facciamo. E questo comporta molti vantaggi. Non stiamo cercando di reinventare il processo del controllo della qualità, vogliamo semplicemente automatizzarlo. Stiamo cambiando completamente il gioco, in termini di modalità di esecuzione del processo di controllo della qualità", conclude Elad.
Intelligenza artificiale (AI)
Questo sistema utilizza l'AI. Ma come viene applicata tale tecnologia al settore dei prodotti ortofrutticoli? "L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono i processi tramite i quali si imposta un computer a eseguire compiti specifici", spiega Roman.
"Nel nostro caso, viene utilizzata un'immagine per identificare le caratteristiche, i difetti e altri dettagli dei frutti. Quindi possiamo prendere tutte le misurazioni. Tutto ciò viene effettuato con l'ausilio di algoritmi di intelligenza artificiale, tutti basati su dati e apprendimento". E' un compito laborioso e complicato.
"Prendiamo centinaia di migliaia di immagini. Etichettiamo ciascuna con le informazioni che il computer estrae dall'immagine. Alla fine, l'algoritmo utilizza tutti i dati estratti e li applica ad altre immagini".
Roman dice che questo è un processo ancora in via di sviluppo, ma l'esperienza complessiva della Clarifruit sta iniziando a dare i suoi frutti. “La nostra piattaforma basata sull'AI, sa già quali caratteristiche dovrebbero essere rilevate per ogni prodotto, utilizzando impostazioni pre-configurate e modelli basati sull'intelligenza artificiale. Sebbene alcune di queste caratteristiche, come la misurazione del colore in varie condizioni di illuminazione, siano complessi e richiedano tempo per essere analizzati, abbiamo automatizzato tutti questi sforzi sulla nostra piattaforma. Puntiamo a consentire ai nostri clienti di ispezionare la qualità del prodotto in qualsiasi condizione, nei campi durante la pre-raccolta o all'interno del centro di distribuzione", dice Roman.
Miglioramento continuo
Con l’evoluzione della tecnologia digitale, anche l'applicazione della Clarifruit avrà ulteriori sviluppi. Il sistema viene costantemente aggiornato. "Innanzitutto nelle categorie dei prodotti ortofrutticoli. Abbiamo iniziato due anni fa con 2 categorie, ora ne abbiamo 10. Abbiamo in programma di raddoppiarle entro la fine dell'anno e probabilmente alla fine arriveremo a 40 categorie".
Anche le funzionalità della visione artificiale e le capacità analitiche della Clarifruit stanno facendo passi avanti. "L'identificazione automatica dei difetti è una delle funzionalità ancora in fase di sviluppo. Molti difetti possono ridurre il livello di qualità di un prodotto, in modi diversi". L'azienda vuole aiutare gli utenti a scattare le migliori foto possibili, e quindi espandere anche le sue applicazioni web.
Elad sottolinea che l’azienda punta sul laser per rendere l'esperienza dell'app estremamente user-friendly. "Abbiamo migliorato l'applicazione in modo che ora guidi gli utenti. Fornisce consigli in tempo reale a quelli fra noi che sono meno esperti di tecnologia. Le persone impareranno presto a scattare immagini di alta qualità".
Roman dice che è stato più facile insegnare all'IA come identificare e ricavare le dimensioni dei frutti con una forma più omogenea. Ma non escludono alcun prodotto ortofrutticolo. Hanno già ananas e banane nel loro portafoglio. "Abbiamo in programma di espanderci ad altre categorie, come fragole e peperoni".
Opportunità di mercato
"Puntiamo all'intera catena di fornitura professionale", afferma Elad. Secondo lui, la filiera è composta da quattro segmenti chiave: coltivatori, società commerciali, grossisti e retailer. Clarifruit ha iniziato a sviluppare la sua piattaforma due anni fa, con alcune delle principali società commerciali del mondo. E' stata una decisione consapevole. "Negli ultimi sei mesi, ci siamo allargati ai grossisti e, in particolare, ai rivenditori al dettaglio".
Elad ritiene che i retailer diventeranno probabilmente i loro migliori clienti. "Hanno il portafoglio più assortito e la più ampia scala di prodotti ortofrutticoli e quindi eseguono la maggior parte delle ispezioni di controllo della qualità lungo la catena di approvvigionamento". Elad spera che, tra due o tre anni da oggi, Clarifruit avrà una presenza consolidata nella maggior parte del mondo, e anche online.
"Abbiamo appena iniziato a sviluppare le potenzialità del controllo automatico della qualità basato su cloud, e mi aspetto che la nostra piattaforma estenda la disponibilità di controllo della qualità all'intera filiera, compresi i coltivatori e i mercati online che attualmente non possiedono tali capacità".
Per maggiori informazioni:
Elad Mardix
Clarifruit
Tel: +(972) 543-666838
Email: elad@clarifruit.com
www.clarifruit.com
www.clarifruit.com/start-for-free/