Poiché l'industria vuole automatizzare il più possibile il processo di produzione alimentare, a volte è necessario che le macchine separino i prodotti maturi e pronti al consumo dagli altri. L'innovatore turco Kutluhan Aktar sostiene di aver trovato un modo per fare proprio questo, utilizzando la potenza delle reti neurali.
L'obiettivo del suo progetto è semplice: mira a rilevare il grado di maturazione della frutta e verdura monitorando i cambiamenti dei pigmenti. Piuttosto che usare una macchina fotografica, il progetto si basa sui dati di un sensore di luce visibile AS7341, che è più adatto a catturare dati spettrali accurati. Ciò permette una migliore lettura della luce effettiva riflessa dalla frutta, come determinato dai pigmenti della buccia, che sono direttamente correlati alla maturazione.
Le letture dei campioni sono state prese da una serie di frutti e verdure lungo un periodo di diversi giorni, il che ha permesso di costruire un database dei prodotti a vari stadi di maturazione. Questi dati sono stati poi utilizzati per creare un modello TensorFlow che può determinare il grado di maturazione della frutta tenuta sotto il sensore con un ragionevole grado di certezza.
Fonte: hackaday.com