La selezione delle noci presenta una complessità unica: la qualità effettiva del prodotto non è determinabile esclusivamente dall'analisi esterna o dal solo peso. Difetti come gherigli parzialmente mancanti o assenti possono compromettere il valore commerciale pur rimanendo invisibili ai controlli tradizionali. Questa variabilità, unita alla crescente richiesta di lotti più uniformi, rende necessario un approccio di ispezione più avanzato e oggettivo.
L'ispezione esterna basata sulla visione 2D consente di rilevare difetti visibili come danni da grandine, macchie scure dovute al mallo, deformazioni o alterazioni cromatiche. Tuttavia, queste informazioni non consentono di stabilire la presenza e l'integrità del gheriglio all'interno del guscio. Anche parametri indiretti, come il peso, non distinguono in modo affidabile tra frutti conformi e internamente danneggiati, con conseguente rischio di scarti errati, perdita di prodotto buono e maggiore variabilità nei lotti.
Le tecnologie di ispezione combinata, che integrano visione ottica e raggi X, consentono di affrontare queste criticità in modo oggettivo. L'analisi radiografica interna consente di individuare gherigli integri, parzialmente presenti o assenti, oltre a identificare difetti strutturali non rilevabili alla sola visione. L'elaborazione tramite algoritmi AI garantisce una classificazione coerente e ripetibile, riducendo la soggettività dei controlli manuali e migliorando la stabilità qualitativa del processo.
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L'impatto sull'efficienza produttiva è evidente. L'azienda Valnoce, che ha adottato questa tecnologia di BIOMETiC con Q Eye X, ha registrato una riduzione del 20% dei falsi positivi e un incremento della resa finale. Il controllo non distruttivo, interno ed esterno, diventa quindi determinante per aumentare la sostenibilità economica del processo e fornire lotti più consistenti al mercato.
Dal punto di vista impiantistico, la compattezza dell'unità e la modularità dell'hardware ne facilitano l'integrazione nelle linee, riducendo i tempi di installazione e gli adattamenti meccanici. L'interfaccia di supervisione facilita l'avvio e la gestione quotidiana, rendendo la tecnologia accessibile anche a team con competenze eterogenee.
Accanto alle soluzioni dedicate alla frutta secca, sistemi basati su visione e intelligenza artificiale vengono utilizzati anche per la classificazione di diverse varietà di frutta e verdura fresche. La famiglia Q Eye consente di valutare parametri esterni come colore, forma e difetti superficiali, integrando – quando necessario – informazioni interne per una valutazione più completa. La disponibilità di dati strutturati e tracciabili supporta audit, controlli qualità e una gestione più efficace della filiera.
L'avanzamento delle tecnologie di ispezione interna ed esterna rappresenta un passaggio fondamentale verso un controllo qualità più oggettivo e basato sui dati. L'integrazione di visione ottica, raggi X e analisi avanzate consente ai produttori di garantire lotti più omogenei, ridurre gli sprechi e rispondere con maggiore efficacia alle esigenze di un mercato sempre più regolamentato e competitivo.
Le soluzioni illustrate saranno presentate anche a Fruit Logistica (04-06 febbraio 2026, Berlino), dove BIOMETiC sarà presente in Hall 4.1, Stand B 21.
Per saperne di più:
biometic.com
