Nuevas formas de cualificar la integración de fenómenos, obtención de datos, robótica y automatizac

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Nuevas formas de cualificar la integración de fenómenos, obtención de datos, robótica y automatización en el comercio minorista

Miguel Merino Pacheco Escrito por Miguel Merino Pacheco basado en la presentación de Rick van de Zedde en ‘Amsterdam Produce Show’

Biblioteca Horticultura http://www.bibliotecahorticultura.com/

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Methods to measure quality and deterioration of fresh products

Nuevas formas de cualificar la integración de fenómenos, obtención de datos, robótica y automatización en el comercio minorista Escrito por Miguel Merino Pacheco basado en la presentación de Rick van de Zedde en ‘Amsterdam Produce Show’

Index Introducción…………………………………………………………………. Pg.

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Robótica aplicada a la industria agroalimentaria

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3

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Fenómica de la calidad

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4

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Envasado y robótica

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6

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Automatización en el comercio minorista

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Público – Privado

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Bibliografía

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Introducción El objetivo central del Proyecto de investigación denominado “Fenómica de calidad”, de la Universidad de Wageningen, de los Países Bajos, es desarrollar nuevos métodos para medir la calidad y predecir el deterioro de la misma en frutas y otros productos vegetales.

Como explica Rick van de Zedde, el proyecto se lleva a cabo con una estrecha colaboración de tres áreas de conocimiento distintas de la universidad de Wageningen y varias empresas de obtención vegetal, productores, industrializadores de producto fresco y proveedores de tecnología. La combinación de: •

Robótica aplicada a la industria agroalimentaria

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Fenómica de la calidad

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Robótica en el envasado

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Automatización en el comercio minorista

hace posible mantener la calidad más alta durante todo el proceso, desde los campos hasta el consumidor.

Robótica aplicada a la industria agroalimentaria La robótica se ocupa del diseño, construcción, operación y uso de robots, así como de los sistemas informáticos para su control, recuperación de información sensorial y procesamiento de la información. Es una rama interdisciplinaria de la ciencia y de la ingeniería que abarca ingeniería mecánica y eléctrica, informática y otras disciplinas relacionadas. El video “Agro Food Robotics”, habla al respecto.(https://youtu.be/P45U1_emEhI)

El Sr. Van de Zedde explica que el mercado agroalimentario es el nuevo gran campo de crecimiento para la robótica en todo el mundo. Aun cuando la agricultura y la robótica, a primera vista, no parecen ofrecer un campo adecuado para el desarrollo, en realidad ocurre exactamente lo contrario. Mientras los robots tienen una presencia ya normal en la industria automotriz, el sector agroalimentario todavía utiliza grandes cantidades de trabajo manual.

Una razón importante para esto es que los productos alimentarios se presentan con una gran variación: no hay dos manzanas iguales. Esto les dificulta a los robots la tarea de realizar un análisis sensorial de los productos a fin de reemplazar a la mano de obra humana en los procesos industriales agroalimentarios.

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Muy a menudo se diseñan y desarrollan robots y luego se comienza a buscar un uso adecuado para las máquinas. En la Universidad de Wageningen el enfoque es exactamente el contrario: la investigación y el proceso de desarrollo comienza con la necesidad de introducir una innovación. Esto lleva a una solución que requiere el uso de la robótica.

El desafío particular de la robótica aplicada a la agricultura es la necesidad de hacer frente a una variación muy grande.

La robótica permite, entre otros aspectos, el recoger información en una escala que no tiene precedentes. Con respecto a la búsqueda de la calidad, muchos criterios de calidad no pueden ser observados por el ojo humano durante el proceso productivo, y el trabajo manual es al mismo tiempo costoso y poco de fiar. Nuevos desarrollos tecnológicos, sin embargo, hacen posible realizar rápidamente inspecciones objetivas de la calidad de productos alimentarios, desde la empresa agraria hasta la mesa.

Robots provistos de cámaras especiales, de sensores ópticos y de sistemas de visión informáticos pueden hacer estos trabajos. En la presentación se explica el enfoque avanzado de la inspección visual bi – y tridimensional, la medición objetiva del color y la inspección hiperespectral en base a radiación infrarroja próxima - la que revela desviaciones “invisibles”-, junto con métodos avanzados para el procesamiento automático de imágenes.

La recolección masiva de datos mediante métodos no destructivos permite estrechar radicalmente los intervalos de confianza de las variables que definen la calidad del producto.

Fenómica de la calidad La fenómica es un área de la biología que se ocupa de la medida de los fenomas las características físicas y bioquímicas de los organismos a medida que cambian en respuesta a mutaciones genéticas e influencias medioambientales. Tenemos por una parte un genoma – una base genética – y por otra diferentes expresiones – fenotipos – de ese genoma cuando está expuesto a medios distintos. Loci portadores de características cuantitativas (QTL) y genes asociados con características de calidad han sido identificados en plantas. Y muchos de ellos muestran efectos que surgen de la interacción con el medio.

“Para obtener un progreso significativo en la mejora de la calidad y en la productividad de los cultivos es necesario comprender y explotar el genotipo y el fenotipo de las plantas o productos en un medio cambiante (cambio climático / enfermedades)”

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La maduración de frutas tropicales - mango, aguacate – representa un buen ejemplo de esta situación. Estas frutas muestran una gran variabilidad en calidad, tanto en el campo como ya en la góndola del supermercado. Y el producto fresco – que por supuesto presenta variación genética – está sometido a una amplia serie de condiciones durante la cosecha, el transporte y el almacenamiento.

La pregunta es, entonces: ¿cómo puede el producto madurarse de una forma más uniforme y eficiente? La forma propuesta es medir el estado de maduración inicial de piezas de fruta individuales, comprender el desarrollo de las características de la calidad a lo largo del tiempo y aplicar luego protocolos de maduración estandarizados. Identificando, por el camino, la reacción de la carga genética frente a la totalidad de la variación ambiental y su manifestación – calidad. Sensores y automatización permiten obtener la gran cantidad de datos necesarios para llevar a cabo tal proceso.

La calidad final – incluyendo apariencia y aspectos organolépticos y nutricionales – se predice estableciendo la calidad inicial para genomas concretos, las condiciones de la cadena y el desarrollo de la calidad – la reacción de los genomas – bajo tales condiciones.

La medición de distintas características de calidad puede automatizarse. La firmeza es una característica de la calidad muy importante en la fruta, y su evolución hasta el estado final – en condiciones de comer – puede estudiarse mediante mediciones acústicas no destructivas. En aguacate, la medición acústica de la firmeza tiene una correlación muy estrecha con el análisis de la textura de la fruta, aunque la ubicación del carozo influye sobre la señal. Y en el mango, medir la firmeza mediante compresión limitada (penetrómetro) tiene una muy alta correlación (r2de aproximadamente 0.9) con la medición de la firmeza acústicamente (golpeando la fruta con un martillo y escuchando el sonido). En pera, el porcentaje de manchas marrones y color puede ser establecido usando sensores.

Un objetivo es legar a un nivel de inspección en cajas a fin de obtener un submuestrado de productos. Un trabajo que actualmente se hace manualmente. Sensores no – destructivos colocados en el brazo de un robot permiten realizar la tarea de forma automática. La brecha entre el laboratorio y la práctica industrial está siendo cerrada actualmente. Medidas de los grados brix en tomate usando una sonda de infrarrojo próximo montada en el brazo de un robot ya se han realizado.

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Envasado y robótica La industria del envasado de fruta y hortaliza se encuentra frente al desafío de ser flexible. Un gran número de productos y de variaciones del envasado, partidas pequeñas, pedidos de último momento…todo esto plantean difíciles exigencias a las que se hace frente, hasta ahora, mediante trabajo manual. Porque los trabajadores son flexibles.

El Proyecto PicknPack está desarrollando un sistema que hará posible envasar varios productos diferentes en la misma línea de producción. Esto es, mediante automatización, robótica e integración de la información obtener la misma flexibilidad que en una línea operada por personas. Incrementando exactitud y productividad al mismo tiempo. Se trata de un sistema robótico flexible que desarrollará módulos que pueden hacer frente a la variabilidad típica de los productos alimentarios y a los requerimientos del sector con respecto a higiene, economía y adaptabilidad.

El sistema consiste en tres tipos de módulos: a) para inspección de la calidad de los alimentos – comprobar la calidad del producto antes o después del envasado b) para manipulación robotizada de los alimentos – un módulo de manipulación controlado mediante visión artificial, que elige y separa producto de una caja de cosecha y lo coloca en un envase c) para envasado adaptativo; acomodando el producto en distintos tipos de envase. Siendo flexible para tamaño, forma, medio del producto, sellado e impresión.

Más específicamente, esas funciones se desarrollan en varios módulos inteligentes, de la forma siguiente: Módulo 1) Termoformador flexible. Se da forma al envase según el tamaño y forma exactos del producto, adaptándose prácticamente a cualquier clase de fruta.

Módulo 2) Moldeado el plástico, un escáner RFID (de identificación por radiofrecuencia)examina el contenedor de cosecha y establece cuándo y dónde ese producto ha sido cosechado. La información se envía al controlado de la línea.

Módulo 3) Robot seleccionador y localizador. Este robot recoge el producto del contenedor de cosecha y lo coloca en moldes Utiliza para ello una agarradera (“gripper”) controlado mediante visión artificial. El cual se limpia automáticamente cuando entra en la línea una nueva partida de producto.

Módulo 4) Tras recoger el producto, es el momento de realizar un control de calidad.

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Lo realiza un Sistema de Comprobación de Calidad (QAS – “quality assessment system “), compuesto por varios sensores. Este módulo de comprobación de calidad comprende cinco sistemas de visión artificial independientes pero que, en su conjunto, pueden medir medir varias propiedades sobre un amplio rango del espectro electromagnético. El módulo incluye dos submódulos separados. El submódulo “A” contiene un sistema de visión mediante rayos X (InnoS), y el submódulo B aloja una cámara hiperespectral (KUL), una cámara RVA (DLO), una unidad de imágenes tridimensionales (DLO ) y un sensor de microondas (UM).

Las cámaras están montadas por encima del sistema transportador e inspeccionan el contenido de todas las cajas que pasan por debajo.

Sistema de comprobación de calidad QAS (Fuente: Proyecto PicknPack)

Módulo 5) La superficie del envase se imprime de forma personalizada con una impresora flexible. No hay necesidad de etiquetas o de láminas impresas previamente. El exterior o el destino final pueden determinarse en el último momento. Una selladora láser corta los envases en cualquier forma deseada y los sella. Cada envase es controlado mediante una cámara infrarroja y se procede a resellarlo, si es necesario.

Módulo 6) A cada envase se le asigna una etiqueta de radiofrecuencia RFID, una pequeña antena que permite ubicar el producto tras haber sido controlado, impreso y sellado.

Módulo 7) Los envases se clasifican según calidad y destino. El novedoso sistema de clasificación llamado “Pickable” apenas si utiliza superficie en la planta de la fábrica, pese a su gran y muy flexible espectro.

Las superficies del sistema nunca tienen que ser limpiadas a mano. Un robot de limpieza que se desplaza automáticamente limpia cada módulo. Esos módulos pueden ser usados independientemente, disponiéndolos en configuraciones muy distintas entre sí.

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Los módulos inteligentes de PicknPack, dispuestos en una configuración estándar

Automatización en el comercio minorista En puntos de venta al por menor ya se encuentran disponibles soluciones completamente automatizadas. La imagen muestra el sistema de cajas automático denominado ‘Easy Flow’ ITAB (http://www.itab.se/lav/ITAB-Scanflow/Home/Products/EasyFlow/)

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Las cajas completamente automatizadas utilizan seis tecnologías sensoriales distintas – visión de ordenador, infrarrojo cercano, peso y estadística – y nueve clasificadores distintos conectados en una red única. Esto resulta en una tasa de identificación de producto de más del 99% - todo sin necesidad de usar códigos de barras. El sistema mejora constantemente su funcionamiento mediante aprendizaje automático continuo. Lo único que el cliente debe hacer es poner los artículos sobre la cinta transportadora. Todo lo demás es manejado por el sistema y el listado de productos aparece en el ticket de caja.

Público – privado Las colaboraciones público – privadas establecidas para desarrollar este tipo de investigaciones combinan impulso dado por el conocimiento de los investigadores con el “tirón” de los socios conocedores de los mercaos. La investigación básica suministrada por las universidades – como Wageningen - es orientada por la investigación aplicada, la cual a su vez sigue las necesidades de implementación dadas por los mercados. La tecnología sensorial y robótica para la inspección no destructiva de la calidad de frutas y hortalizas está siendo desarrollada por el Departamento de Investigación en Alimentación y Biología de la Universidad de Wageningen UR Food & Biobased Research.

Genética y cambio medioambiental son medidos y correlacionados gracias a la gran capacidad de recolección de datos que ofrece la robótica y ese conocimiento es aplicado para hacer llegar al consumidor un producto de primera calidad.

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Bibliografía ZEDDE, Rick van de. (2017). New ways to determine quality Integration of phenomics, data gathering, robotics and automation in retail. 31 January 2017, of the web Biblioteca Horticultura: http://publicaciones.poscosecha.com/es/ (*) Escrito por Miguel Merino Pacheco basado en la presentación de Rick van de Zedde en ‘Amsterdam Produce Show’

Dr. Manuel Candela, 26 11ª - 46021 Valencia, España Tel +34 – 649 485 677 info@poscosecha.com info@bibliotecahorticultura.com http://www.poscosecha.com

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