Algoritmos e imágenes digitales para ver si la papaya está madura

Investigadores brasileños desarrollan un sistema de análisis de productos agrícolas que detecta los distintos estadios en la maduración de los frutos

Por Peter Moon  |  Agência FAPESP – No existe la cosecha mecanizada de la papaya, pese a que la misma es un antiguo anhelo de los fruticultores. Y una dificultad cuando se trata de arribar a un método automatizado confiable consiste en la detección de los diferentes estadios de los frutos –maduros, cerca de la maduración o aún verdes–, con variaciones entre ellos.

En busca de una solución para este problema, un grupo de investigadores de la Facultad de Ingeniería de Alimentos de la Universidad de Campinas (FEA-Unicamp), en el estado de São Paulo, en Brasil, ha venido estudiando el uso de algoritmos y de visión por computadora en el análisis de productos agrícolas.

“La idea es automatizar la cosecha con base en el empleo de tecnologías de imágenes no invasivas, tales como el análisis computarizado de imágenes digitales en la luz visible y también en el infrarrojo”, dijo Douglas Fernandes Barbin, quien lleva adelante un proyecto de investigación sobre el tema con el apoyo de la FAPESP. Resultados de este trabajo salieron publicados en la edición de febrero de la revista Computers and Electronics in Agriculture.

El sentido común indica que una papaya está madura cuando su cáscara está amarilla, en tanto que la cáscara verde apunta que aún se encuentra lejos de la maduración debida. En muchos casos esto es lo correcto, pero existen cuantiosas excepciones.

“Normalmente, el estadio de maduración del fruto se identifica de acuerdo con el color de la cáscara. Pero no siempre es eso lo que ocurre, y hay muchas variaciones. Muchas veces un fruto amarillo no necesariamente está maduro, es decir, la transformación de sus compuestos en azúcar, cuando se volverá más dulce y más suave al gusto, no se ha completado. En otras ocasiones, una parte del fruto está amarilla y la otra aparece verde, lo que dificulta la decisión sobre la cosecha”, dijo Fernandes Barbin.

El equipo de la Unicamp, en colaboración con un grupo de la Universidad Estadual de Londrina –en el estado de Paraná, Brasil– encabezado por Sylvio Barbon Jr., investigó la aplicación de un sensor portátil que sirve para iluminar y analizar los frutos del papayo. Este dispositivo emite una señal luminosa que se refleja en la cáscara de los frutos y es captada cuando retorna. Así se recolecta su información espectral.

El espectro electromagnético está compuesto por todas las formas de radiación electromagnética, que pueden ser extremamente energéticas y peligrosas –como los rayos gamma y los rayos X– o inofensivas, como las ondas de radio, de televisión y de telefonía móvil.

La luz visible, aquélla a la cual nuestros ojos se adaptaron para reconocerla, ocupa una pequeña franja del espectro electromagnético. Los rayos infrarrojos ocupan un rango espectral invisible para los humanos, pero visible para muchos animales, tales como diversas especies de aves.

“En el caso de la papaya, la franja espectral infrarroja suministra información importante sobre el estadio de maduración bioquímica de los frutos”, explicó Fernandes Barbin. Esa información puede utilizarse para complementar los datos de las imágenes digitales y mejorar aún más la precisión del método.

En el estudio, las muestras de papaya se compraron en supermercados de la ciudad de Campinas. Los ejemplares se midieron, se pesaron y se determinó el color de su cáscara mediante el uso de un colorímetro. También se analizaron propiedades fisicoquímicas tales como el pH, la cantidad de sólidos solubles, el total de carotenoides y el contenido de ácido ascórbico.

Con base en este conjunto de datos, se clasificó a la muestra completa en tres estadios de maduración, de acuerdo con la firmeza de la pulpa. El cotejo se realizó mediante el empleo de un aparato denominado texturómetro, que suministra resultados en una escala de valores de fuerza “N”.

Los frutos con pulpa más firme quedaron clasificados en el grupo MS1 (mayor que 33 N). Los frutos con firmeza de pulpa intermedia (entre 33 N y 20 N) se ubicaron en el grupo MS2. Y los frutos con firmeza de pulpa menor que 20 N, es decir, tiernos y en condiciones de consumo, quedaron catalogados en el grupo MS3.

“Con relación al dispositivo de adquisición de las características de las frutas, se utilizó una cámara compacta de imágenes digitales. Este dispositivo quedó posicionado en una estructura ajustada con el objetivo de suministrar una iluminación adecuada y una mejor representación de la superficie de la fruta”, explicó Fernandes Barbin.

Se registraron dos imágenes en colores de cada fruto, una de cada lado. Las imágenes fueron tratadas digitalmente, a los efectos de separar el registro original en tres canales de colores (rojo, verde y azul) y también en términos de tonalidad, saturación, claridad y otros detalles.

“Con la imagen digital de cada muestra, se exploraron diversos espacios de color para representarla, con el objetivo de obtener un mejor desempeño durante la clasificación de las frutas. Entre los espacios de color explorados, estudiamos RGB, HSV, CIELab y sus formas medias en las superficies analizadas como atributos descriptivos”, dijo Fernandes Barbin.

El Árbol de Decisión

El investigador explica que estos atributos descriptivos se utilizaron para inducir el algoritmo de Árbol de Decisión (o “Bosque Aleatorio”, del inglés “Random Forest”) y modelar un sistema clasificador, a los efectos de identificar los niveles de maduración de las frutas.

El procesamiento computacional de todos los indicadores, seguido de su tratamiento estadístico, suministró indicadores de firmeza de la pulpa en cada uno de los frutos.

“Esos indicadores se compararon con los valores que se habían obtenido en forma mecánica anteriormente y logramos hasta un 94,7% de aciertos”, dijo Fernandes Barbin.

El investigador de la FEA-Unicamp afirma que existe una gran demanda entre los agricultores brasileños con miras a mecanizar la cosecha de este fruto, y las ventajas serían muchas. En la región nordeste del país, en las plantaciones irrigadas del valle del río São Francisco, por ejemplo, sería posible identificar y cosechar frutos que llegasen al estadio ideal de maduración recién cuando se encontrasen en los supermercados del eje Río-São Paulo (en el sudeste de Brasil), algunos días después de la cosecha.

“En tanto, los frutos menos maduros se destinarían a la exportación, mientras que aquéllos que estuvieran más maduros podrían destinarse a los supermercados más cercanos a la zona de cultivo, tales como las capitales del nordeste”, dijo.

Entre los próximos pasos de la investigación se encuentra la adaptación del sensor a un dispositivo manual y portátil, que pueda utilizarse en la plantación y que apunte la señal luminosa hacia los frutos en los papayos.

El artículo intitulado Predicting the ripening of papaya fruit with digital imaging and random forests (doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.12.029), de Luiz Fernando Santos Pereira, Sylvio Barbon Jr., Nektarios A.Valous y Douglas Fernandes Barbin, se encuentra publicado en: sciencedirect.com/science/article/pii/S016816991731030X#!.