La campagna dedicata alle ciliegie mette in luce un fattore chiave nei magazzini moderni: la capacità di valutare la qualità per soddisfare gli standard di uniformità, shelf life e presentazione richiesti dal mercato. In questo contesto, Maf Roda punta a integrare l'intelligenza artificiale nei suoi sistemi di qualità per migliorare l'uniformità della classificazione, ridurre la variabilità operativa e produrre un prodotto omogeneo e ready-to-eat.
© MAF RODA AGROBOTIC
L'azienda, che vanta una presenza internazionale e una solida esperienza in diverse categorie di frutta fresca, punta a integrare queste innovazioni basate sull'intelligenza artificiale nei propri sistemi di qualità per frutta e verdura, comprese le ciliegie. L'obiettivo è quello di utilizzare tecnologie avanzate di riconoscimento visivo per analizzare pattern e identificare difetti, anche lievi o combinati, all'interno di un sistema di gestione della qualità autonomo e intuitivo.
Grazie a una strategia di ricerca e sviluppo incentrata su automazione, visione artificiale e integrazione dei dati, Maf Roda utilizza intelligenza artificiale e robotica per la lavorazione post-raccolta. L'IA migliora i criteri di valutazione della qualità, mentre la robotica garantisce ripetibilità e continuità operativa. Il risultato è un impianto in grado di mantenere un ritmo industriale senza compromettere la precisione di selezione, aspetto cruciale nella trasformazione delle ciliegie. Infatti, nelle ciliegie, anche minime variazioni di colore, consistenza o micro-danni, unite ai vincoli temporali derivanti da campagne brevi e intensive, possono influenzare la destinazione finale sul mercato.
© MAF RODA AGROBOTIC
Da anni, Maf Roda addestra modelli di machine learning nelle sue apparecchiature di ispezione e recentemente ha integrato architetture di deep learning per potenziare la capacità di classificazione in scenari reali di magazzino. Questo sviluppo consente un'analisi della frutta più affidabile e autonoma, mantenendo velocità competitive e migliorando la precisione nel rilevamento di difetti e deviazioni di categoria.
Nel settore delle ciliegie, i progressi si riflettono in soluzioni come Cherryscan G7 e il software CherryQS, che rappresentano un significativo miglioramento in termini di facilità d'uso. Maf Roda ha sviluppato interfacce più intuitive che semplificano la regolazione dei parametri chiave su un'unica schermata, riducendo così la curva di apprendimento e aumentando l'autonomia dell'operatore sul campo.
Parallelamente ai progressi nel controllo qualità basato sull'intelligenza artificiale, l'automazione nella trasformazione delle ciliegie sta acquisendo un'importanza crescente a causa della carenza di manodopera, della necessità di tracciabilità e della richiesta di un confezionamento uniforme durante tutta la giornata operativa. In questo contesto, la selezionatrice Cherryway IV si distingue per il suo design, che consente una manipolazione delicata della frutta migliorando al contempo la visibilità durante l'ispezione.
Il sistema di rotazione a quattro movimenti posiziona la ciliegia in posizione trasversale, minimizzando l'interferenza del picciolo e consentendo l'osservazione dell'intera superficie, compresa l'area apicale, punto particolarmente sensibile nella valutazione dei difetti. La proposta per il settore è completata da una riempitrice multiformato per piccole confezioni, in grado di gestire diverse tipologie di presentazione, come cestini, clamshell o vaschette in plastica o cartone, mantenendo una precisione di riempimento di ±1 frutto.
Con l'intelligenza artificiale, Maf Roda consolida soluzioni che migliorano la qualità, semplificano le operazioni e garantiscono l'automazione, fattori cruciali per fornire ciliegie conformi agli standard del mercato odierno.
© Roda Ibérica S.L.
Per maggiori informazioni:
Maf Roda Group
www.mafroda.com
