Los dátiles son parte importante de la dieta mediterránea. Están disponibles en diversas variedades, pero la más conocida es la Madjoul. Los dátiles crecen predominantemente en el oriente medio, donde son procesados y consumidos.

Como en todas las frutas, existen algunas características, como el tamaño, peso, color, y daños en el exterior o en el interior de la misma, que determinan la calidad del producto y el precio. Junto con el tamaño y el peso, el color y la superficie juegan un papel importante. No es inusual que la piel se separe de la fruta, dependiendo de la humedad combinada con el contenido de azúcar, lo que hace que se formen ampollas en la superficie de los dátiles. Estas ampollas tienen un efecto no sólo en el sabor, sino también en la estética, razones que contribuyen en la disminución de su valor.

Dos empresas Israelís, Com-N-Sense y Lugo Engineering, han desarrollado en conjunto un sistema automatizado de inspección y selección individual de dátiles utilizando un sistema de visión artificial.

Primer desafío previo a la inspección: alimentar el sistema.

“Los dátiles no son fáciles de trabajar” comenta Lirian Shahar, director de Com-N-Sense. “En comparación con  otros frutos, son pequeños, y aun así tienen significantes diferencias de tamaño entre ellos. Además, son pegajosos y después de recogidos, a menudo se quedan pegados entre sí.” Antes de ser inspeccionados deben entrar en el sistema de una forma manejable.

Para separar los dátiles que se quedan pegados entre sí, Com-N-Sense y Lugo han desarrollado un proceso innovador. Los frutos son colocados en un alimentador vibratorio con ranuras en formato de “V”. La vibración separa los dátiles pegados y se alinean entre sí en los surcos.

Tras separarlos, son enviados a cuatro cintas transportadoras paralelas donde cada una es capaz de inspeccionar 6 dátiles por segundo, llegando a un total de 24 dátiles por segundo con el sistema completo.

Un sistema de visión captura 1440 piezas por minuto

Cada cinta pasa a través de la estación de inspección, formada por un sensor de trigger, una cámara industrial y una iluminación. Cuatro cámaras Prosilica GC1290C de Allied Vision Technologies están posicionadas sobre cada una de las cuatro cintas transportadoras. Cada cámara está conectada a una iluminación LED tipo dome de 10cm de diámetro. Tanto la cámara como la iluminación son activadas a través de un sensor por donde pasan los frutos.

La cámara Prosilica GC1290C tiene una interfaz GigE Vision y es especialmente compacta y robusta. La cámara está equipada con un sensor color de alta sensibilidad de Sony (ICX445) y es capaz de hacer hasta 32 imágenes por segundo a máxima resolución (1280×960 píxeles)

Las imágenes capturadas de los dátiles, son enviadas a un ordenador, donde se analiza el formato, cantidad y tamaño de las ampollas. Tras este análisis, los dátiles se clasifican en distintos contenedores utilizando un sistema de aire comprimido.

Nivel de humedad

El nivel de humedad también puede ser medido. Durante la inspección visual cada dátil es también pesado. El software, utilizando la imagen de la captura determina el volumen y lo compara con el peso, determinando así el nivel de humedad de cada fruto.

La mayoría de frutas, tales como manzanas, naranjas o tomates, no están estandarizados: cada uno es diferente del otro en la forma, madurez, aspecto visual, peso, manchas o marcas, etc. Cuanto más exacta sea la inspección de estas características, mejor será la manera de comercializarlas. Desde el mercado gourmet a la industria de transformación, las exigencias de calidad son diferentes y por tanto también los precios. Por esta razón, la clasificación es tan importante, ya que garantiza que las frutas y verduras no se vendan por debajo de su valor para el cliente equivocado.

Durante muchos años, Allied Vision Technologies ha estado trabajando en todo el mundo con los principales proveedores de equipos de clasificación de productos. Cada pieza individual se mide y se analiza en este tipo de sistemas y luego se clasifica en la categoría correspondiente. Con las cámaras digitales de alto rendimiento y software de imágenes, muchas de las características pueden ser inspeccionados en una fracción de segundo – el tamaño, forma, color, presencia de ramas y hojas, marcas, manchas,  etc – y se asignan a la categoría correspondiente. El uso de espejos posicionados correctamente permite que una sola cámara pueda capturar una imagen 360˚ de una manzana, proporcionando la inspección integral. Con las cámaras de infrarrojos, incluso detalles que no son visibles a simple vista se pueden detectar, como el contenido de agua o concentración de la fruta, proporcionando información sobre el grado de madurez y hasta golpes invisibles a una cámara convencional.

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Nos complace informarles que para ofrecer un mejor servicio, hemos trasladado nuestras oficinas de Brasil. A partir de ahora, les atenderemos en:

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El Laboratorio Nacional de Idaho (INL) es un laboratorio de Ciencia que tiene como objetivo apoyar al  Departamento de Energía de EE.UU. en temas de defensa nacional e investigación sobre energía nuclear.

Tras la petición de la Fuerza Aérea de los EE.UU., el INL ha desarrollado un sistema de UAV (vehículo aéreo no tripulado), el RADAS, para la evaluación rápida de daños mediante imágenes aéreas.

RADAS es un sistema basado en UAV capaz de capturar imágenes multi-megapíxel desde una altura de 245 a 300 metros y transferirlas de forma inalámbrica en tiempo casi real a una interfaz base en tierra, en la que cada imagen es automáticamente transformada en un mosaico y situada en un mapa único geo-referenciado.

Estos sistemas se utilizan principalmente para misiones militares, pero también para aplicaciones civiles como la extinción de incendios, operaciones de vigilancia policial e informes de reconocimiento de daños tras desastres naturales.

Los UAV son aeronaves no tripuladas que se controlan de forma remota o volando de forma autónoma a través de planes de vuelo pre-programados u otros sistemas automatizados más complejos.

RADAS incorpora una cámara Prosilica GE4900 de 16 megapíxeles de Allied Vision Technologies. El INL escogió la GE4900C por su alta resolución, excelente calidad de imagen, tamaño del sensor (35 mm), así como por su facilidad de integración gracias a la interfaz GigE.

La cámara está equipada con una óptica de 55mm y está instalada en el área de carga de un UAV Arcturus T15 de 3.3m, visualizando el suelo. La captura de imagen se activa automáticamente en intervalos de distancia basados en el plan de vuelo del UAV. Una vez capturados, los datos de imagen se transfieren al dispositivo RaptorEye a bordo del UAV a través de un cable cat6.

Si desea más información sobre esta aplicación y sus componentes, póngase en contacto con Infaimon.

En el Museo Nacional Centro de Arte Reina Sofía, con el apoyo de la Fundación Telefónica, se ha llevado a cabo durante este año el proyecto Viaje al Interior del Guernica.

El objetivo del proyecto es estudiar en profundidad el estado de conservación del Guernica. Desde el último estudio publicado en 1998, ahora 14 años después, se está llevando a cabo un nuevo trabajo de inspección de la obra utilizando las técnicas más innovadoras hasta la fecha en imagen de luz visible, ultravioleta, infrarroja, 3D, etc. Para tal propósito, el Museo ha desarrollado un automatismo robotizado de grandes dimensiones especialmente ideado para el estudio de esta obra, que mide 349,3 x 776,6 cm, pero que se podrá adaptar para futuros proyectos de estudio de obras de dimensiones más reducidas.

El robot se controla desde un ordenador y está configurado para alojar diferentes tipos de cámaras digitales de alta resolución, con las que se van capturando pequeñas secciones de la obra en una secuencia ordenada. Una vez finalizada la fase de captura, con las miles de imágenes almacenadas se podrá componer la obra completa en una resolución altísima.

El Museo ha utilizado una cámara XEVA- 1.7-640 de Xenics para la captura de imágenes de reflectografía IR. Esta cámara tiene una resolución de 640×512 píxeles y es sensible al espectro de luz entre los 900 y los 1700nm, lo que permitirá al equipo de investigación del Museo observar la obra con gran detalle más allá de las capas superficiales, gracias a la capacidad de penetración de la luz en esta banda espectral.

Para la captura de la obra completa se han guardado un total de 13.816 fotografías digitales, cada una de las cuales corresponde a una sección de 6,6 x 5,3cm del óleo.

INFAIMON acaba de lanzar un nuevo catálogo de novedades en sistemas de análisis de imagen para entornos de laboratorio e investigación en el que se presentan las últimas novedades.

Además de los productos, en este nuevo catálogo se han incluido ejemplos de APLICACIONES CIENTÍFICAS de reflectologia IR en el Guernica de Picasso, estudio de explotaciones agrícolas mediante imagen hiperespectral, cámaras de alta resolución en UAV y Visión Hiperespectral para la industria de tuberculos.

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Aprovechar todo el potencial de las nuevas tecnologías para mejorar la calidad, productividad y competitividad de los vinos valencianos. Este es el objetivo de un proyecto llevado a cabo por investigadores del Grupo de Mecanización y Tecnología Agraria de la Universitat Politècnica de València.

Bajo la dirección del profesor Francisco Rovira, los investigadores de la Universidad Politecnica de Valencia (UPV) han desarrollado un sistema dotado con sensores GPS y tecnologías de visión artificial que permite crear mapas para cuantificar variaciones en el vigor vegetativo de las viñas. A través de estos mapas se puede conseguir información clave acerca del estado del viñedo al existir una correlación entre el vigor y variables como el grado de maduración, rendimiento productivo, necesidades hídricas, uniformidad de la cosecha, etc. Además, en un futuro, esta innovación podría ayudar también a la detección precoz de infestaciones por enfermedades y plagas.

Los investigadores de la UPV han instalado este sistema en un tractor agrícola robotizado, con el que vienen trabajando desde el año 2006 y que incluía ya distintas tecnologías aplicadas como un sistema de posicionamiento global, una cámara estereoscópica para percepción local en 3D, y sensores de medida de ángulo para ambas ruedas directrices.

Con este proyecto, se ha incorporado al tractor una cámara de visión artificial JAI CM-140GE,  centrada en el infrarrojo cercano y equipado con diferentes lentes para el muestreo intensivo y extensivo de las parcelas, así como ordenadores mejor adaptados a las condiciones de trabajo en campo. Además, los investigadores de la UPV han desarrollado el software y algoritmo que confiere “inteligencia artificial” al tractor. Según apunta Rovira, con estos nuevos equipos pretenden mejorar la percepción sensorial del tractor, para incrementar la productividad de las explotaciones y la eficiencia en su manejo.

“El hecho de que el sector vinícola sea altamente competitivo y genere productos con gran valor añadido lo convierte en el candidato perfecto para la transferencia de las nuevas tecnologías recientemente investigadas en el ámbito agrario. Otro punto a favor de esta incorporación son las dificultades encontradas a la hora de conseguir un vino de calidad, como por ejemplo el crecimiento desigual de las viñas, la falta de uniformidad en producción y madurez, o la gestión de los recursos hídricos. Las nuevas tecnologías robóticas y agrícolas aportan precisión y proveen al productor de potentes herramientas para afrontar tales retos. Así, nuestro objetivo es dotar a un vehículo robotizado de un complejo nivel de percepción sensorial que permita mejorar la eficiencia en el manejo y gestión de las explotaciones vinícolas”, explica Francisco Rovira.

Los investigadores de la UPV han evaluado la tecnología desarrollada en la zona vinícola de Utiel-Requena, en concreto en parcelas de Bodegas Finca Ardal, y Turís (Valencia)

Cómo se generan los mapas de las viñas

Para la generación de los mapas de vigor, el tractor toma imágenes con la cámara sensible al infrarrojo, resaltando la vegetación y ayudando al algoritmo a separarla del resto para su cuantificación. “De esta manera se estima la cantidad de vegetación a la vez que se le asigna una referencia geográfica. Al tener referencias globales podemos llevar nuestras medidas de vegetación a un mapa que el agricultor puede utilizar para su planificación y como herramienta predictiva de las futuras labores”, explica Verónica Sáiz, investigadora del Grupo de Mecanización y Tecnología Agraria de la UPV.

Las nuevas tecnologías permiten en ocasiones volver a los procesos de fabricación del pasado. Mediante un sistema de medida 3D de los pies de los clientes se puede volver a fabricar el calzado de forma personalizada, como se hacía hace siglos, pero a la vez económicamente rentable.

La empresa Unternehmen Corpus.e AG ha desarrollado un sistema de determinación de la medida de los pies en 3 dimensiones, basado en la evaluación de la tercera dimensión a partir de un patrón textural. De esta forma no es necesaria la utilización de cámaras estéreo ni de trazadores laser lineales. El sistema está basado en una cámara uEye UI1220SE de IDS y un sistema de iluminación y mecánico desarrollado por el propio fabricante.

Una vez realizado la determinación de las dimensiones de los pies, se pasan las medidas a las máquinas de fabricación del calzado y de esta forma el cliente tiene los zapatos perfectamente adaptados a sus medidas. Este tipo de calzado puede ser utilizado por cualquier usuario pero se ha visto especialmente útil, para calzados para deportistas o para clientes con pies delicados.

Actualmente existe una tendencia dominante en automatizar la mayoría de los procesos industriales, algunos de los cuales son basados en sistemas de visión. Los beneficios resultantes de la implementación de este tipo de sistemas en la industria, en especial en la garantía de los productos, son muy claras: mejora de la calidad, minimización de los tiempos de ejecución y en última instancia la optimización de la operación.

El grupo Smart Industrial Robotics and Management, del Centro de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Coimbra (CEMUC), a parte del elevado know-how que posee en el sector de la robótica y en la gestión de activos técnicos, viene a reforzar su conocimiento en el área de la visión artificial, con especial énfasis en la visión 3D, incrementando, de esta forma, aún más el rango de competencias a los nuevos desafíos de la industria nacional e internacional.

Actualmente se encuentra en desarrollo un proyecto que busca determinar los mejores métodos para detectar piezas cuya posición y orientación inicial sean desconocidas y de las cuales apenas se conoce su modelo CAD, y que sea fácilmente transportable. Delante de las exigencias del proyecto se utilizó el software de visión Halcon como herramienta de procesamiento de imágenes y cámaras  CM-030GE de JAI con salida GigE Vision y resolución de 656×494 píxeles.

Puesto que la pieza puede ser captada desde cualquier ángulo de visión es necesario recurrir a métodos de visión 3D de Halcon, es decir, la reconstrucción del entorno real en una nube de puntos y posterior detección de la pieza en la nube, o detección de la pieza basada en su geometría sacada del fichero CAD.

En la reconstrucción del ambiente real no se puede recurrir a técnicas de triangulación láser debido a restricciones del proyecto, en cuanto a las cámaras Time-of-Flight (TOF) actualmente no representan una opción viable debido a que las dimensiones del área de trabajo capturada originan resultados con demasiado ruido. Así que la reconstrucción del ambiente real puede hacerse solamente con un sistema Multi-cámara. La desventaja de la utilización de este tipo de sistema en la reconstrucción está en la incapacidad en reconstruir superficies planas sin textura.

Como es posible verificar en la imagen 1, el sistema apenas pudo reconstruir los bordes de la caja pero sus lados, por ser lisos, no han sido reconstruidos, haciendo imposible la detección de la pieza en la nube de puntos.

Debido a la lentitud de esta reconstrucción, y a no ser posible reconstruir superficies planas, limitando así su aplicación y dificultando la implantación en dispositivos portátiles, este método demostró no ser el más adecuado para este proyecto.

En alternativa a la reconstrucción del ambiente real, el método de la detección de piezas con base en su geometría, permitió lograr mejores resultados para una amplia diversidad de escenarios. La tasa de éxito en este método está siendo mejorada por medio de un proceso de filtraje que está siendo desarrollado por el grupo de investigación. Este tipo de filtraje se realiza previamente al pre-proceso de Halcon y, a pesar de que este proceso de filtraje no está concluido, su objetivo es permitir una mayor tolerancia a las alteraciones de luminosidad para que el procesado en Halcon, mejore la detección de las piezas.

A parte de la aplicabilidad de este proceso de filtraje para mejorar la tasa de detecciones de piezas, el mismo puede ser aplicado genéricamente como un filtro de detección de contornos y atenuación/eliminación de ruidos en imágenes.

Adicionalmente a la detección de piezas, han sido desarrolladas interfaces gráficas sencillas para ejecutar todo el proceso de calibración del sistema de visión, lo que permite que el técnico no necesite tener conocimientos de programación para calibrar el sistema y permite que haya un número mayor de técnicos aptos para ejecutar la tarea.

No siempre las placas de calibración estándar poseen las dimensiones más adecuadas para proceder a la calibración del sistema de visión y las placas impresas en papel no presentan la calidad ni la robustez suficiente para un uso frecuente. Por ese motivo el grupo desarrolló la fabricación de placas de calibración con dimensiones personalizables.

El grupo Smart Industrial Robotics and Management, además de las responsabilidades de contribuir para el desarrollo científico internacional, procura que el mismo tenga aplicabilidad a nivel industrial. Con este este proyecto, buscan además marcar su liderazgo científico, académico y empresarial.