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Caso de éxito

Detección y clasificación de aceitunas en la cadena de producción del aceite

El reto

El IRTA es un instituto de investigación de la Generalitat de Catalunya, el cual busca impulsar la investigación y el desarrollo tecnológico en el ámbito agroalimentario, además de contribuir a la modernización, mejora e impulso de la competitividad en varios sectores como el agrario y el alimentario, entre otros.

El instituto acudió a Basetis ante la necesidad de agilizar el proceso de clasificación de variedades de olivas para uno de sus proyectos. La selección es esencial para mantener la denominación de origen protegida de los aceites de oliva producidos. Para tal tarea no existía ningún programa que facilitara este trabajo.

La solución

Nuestro equipo de AI desarrolló una herramienta mediante visión artificial y deep learning capaz de reconocer, clasificar y segmentar una a una las aceitunas de una cinta transportadora.

Para lograrlo, se construyó una base de datos con más de 26.000 imágenes tomadas in situ que permitió crear un algoritmo con una precisión del 94% en la clasificación de la variedad de las aceitunas. Una aplicación estadística especial permitió que el error tendiera a 0.

Este alto grado de precisión fue fundamental para: asegurar la denominación de origen de las aceitunas y crear un etiquetado inteligente que simplifique el proceso.

Resultados y productos

5 personas dedicadas al proyecto 

  • Reducción de tiempo
  • Mejora del proceso de selección
  • Automatización de procesos
  • Certificado de Denominación de Origen Protegida

Lo más innovador

  • Creación del primer ejemplo de clasificador de olivas
  • Concatenación de una serie de bloques (segmentación, clasificación, estimación de proporción) para desarrollar la solución
  • Creación de la base de datos con diferentes variedades de olivas, como se confirmó en Expoliva
  • Presentación de los resultados en una feria científica de alcance internacional

Lo más valorado

La relación de colaboración establecida con IRTA y la aplicación de tecnologías tan punteras en el sector agroalimentario.

Tecnologías

  • Python 
  • Keras 
  • Tensorflow 
  • Image Segmentation
  • Edge detection
  • Data augmentation
  • Convolutional Neutral Networks
  • OpenCV

Servicios realizados

  • Machine Learning
  • Formulación estadística
  • Deep Learning aplicado a Computer Vision