Unitec ha esteso l’uso dell’intelligenza artificiale nella lavorazione post-raccolta delle ciliegie con sistemi progettati per classificare ogni frutto in base a difetti superficiali, colore, calibro e parametri interni collegati a maturazione e qualità gustativa. La tecnologia è destinata alle centrali ortofrutticole che devono gestire grandi volumi di prodotto con livelli di qualità molto variabili, soprattutto nelle campagne influenzate da piogge, sbalzi termici, danni da insetti e differenze di maturazione tra i lotti.
Il sistema Cherry Vision 3.5 AI e la versione Cherry Vision 4.0 AI lavorano sul controllo esterno del frutto. Durante il passaggio in linea, ogni ciliegia viene acquisita da telecamere ad alta definizione che ricostruiscono la superficie a 360 gradi, evitando che parti nascoste o non correttamente orientate sfuggano alla selezione. Le immagini vengono poi elaborate da modelli di visione artificiale addestrati a riconoscere difetti come tagli freschi, ammaccature, alterazioni cromatiche, imperfezioni della buccia, punture e danni compatibili con attacchi di insetti, compresa Drosophila suzukii.
La differenza rispetto a un controllo basato su soglie fisse o su ispezione visiva manuale è la capacità del modello di distinguere configurazioni molto diverse dello stesso difetto. Una puntura, una lesione o un’area scolorita non assumono sempre la stessa forma, la stessa intensità o la stessa posizione sulla ciliegia. I sistemi AI vengono quindi addestrati su immagini di frutti conformi e non conformi, in modo da classificare il prodotto non soltanto sulla base di una misura geometrica, ma attraverso combinazioni di colore, texture, margini, discontinuità e contesto visivo.
La parte più avanzata della linea è UNIQ Cherry, la tecnologia utilizzata per l’analisi non distruttiva della qualità interna. In questo caso il sistema non si limita a osservare la superficie, ma acquisisce segnali ottici capaci di fornire informazioni sulla struttura interna del frutto. L’obiettivo è rilevare parametri associati a maturazione, contenuto zuccherino e qualità organolettica senza tagliare o danneggiare la ciliegia. Unitec presenta questa fase come un passaggio dalla semplice eliminazione del difetto alla segmentazione commerciale del prodotto: frutti con caratteristiche diverse possono essere indirizzati verso confezioni, clienti o mercati differenti.
L’integrazione tra Cherry Vision e UNIQ Cherry consente di creare una classificazione per singolo frutto. Una ciliegia può essere conforme dal punto di vista esterno ma non avere le caratteristiche interne richieste per un canale premium; al contrario, un frutto con una piccola imperfezione estetica può mantenere una buona qualità gustativa ed essere valorizzato in un mercato diverso. Questo approccio permette di separare i lotti con maggiore precisione, riducendo la presenza di prodotto eterogeneo nella stessa confezione e limitando la perdita di valore dovuta a una selezione troppo generica.
Le tecnologie Unitec sono inserite in linee automatizzate che accompagnano le ciliegie dal conferimento al confezionamento. Oltre ai moduli di visione, l’impianto deve gestire trasporto delicato, rotazione controllata dei frutti, calibrazione, smistamento, raccolta dati e deviazione verso le diverse uscite di lavorazione. Il trattamento meccanico è particolarmente importante perché la ciliegia è un prodotto sensibile agli urti, alla pressione e alle microlesioni: una selezione molto accurata perde efficacia se il percorso di linea genera nuovi danni dopo il controllo.
Nel caso di Llamfruit Cherry, centrale ortofrutticola dell’Aragona specializzata nella lavorazione ed esportazione di ciliegie, l’introduzione di Cherry Vision 4.0 AI è stata associata a una migliore uniformità delle spedizioni in una stagione caratterizzata da forte eterogeneità del prodotto. L’azienda ha indicato un miglioramento dell’efficienza operativa tra il 15% e il 20% rispetto alle campagne precedenti, attribuendo il risultato alla maggiore precisione nella separazione dei frutti e alla capacità di gestire più rapidamente i picchi di conferimento.
La selezione automatizzata non sostituisce il controllo agronomico o il lavoro svolto in campo, ma fornisce alla fase post-raccolta uno strumento per misurare con più continuità le differenze qualitative presenti nei lotti. In una filiera nella quale colore, croccantezza, dolcezza, shelf life e assenza di difetti incidono direttamente sul prezzo di vendita, l’intelligenza artificiale viene utilizzata come sistema di classificazione industriale: osserva ogni frutto, associa i risultati a parametri commerciali e consente di destinare ciascuna qualità al canale più adatto.