Ekrem Misimo, un científico del SINTEF Fisheries and Aquaculture Research, recientemente defendió su tesis doctoral sobre las descripciones matemáticas de una maquina que es capaz de clasificar al pescado de acuerdo a su calidad.

 

Misimi ha combinado una maquina de visión con métodos de reconocimiento, y fue alimentada con descripciones geométricas de tamaño, color y forma del salmón en la PC, la cual luego clasifico los pescados de acuerdo a su calidad.

“La industria noruega de procesamiento de pescado es lenta para introducir tecnología modernas, y los costos de producción de un kilo de salmón en este país son en promedio de 5 – 10 kroner (0.97 -  1.94 US$) más alto que en los países que compiten con nosotros. Las exportaciones de salmón procesado se mantienen bajos, en este sentido la industria tiene mucho que ganar si adopta estos nuevos métodos” dijo Misimi.

Calidad irregular

En la actualidad, los pescados son clasificados manualmente por los empleados quienes evaluar la forma, color y algún daño en la superficie, debido a que los consumidores demandan filetes de salmón que se han frescos y regulares en el color y forma. Esto puede ser difícil de alcanzar usando la tecnología actual. Si el salmón fue estresado al momento de su muerte, esta se endurece rápidamente, y cuando se almacena en hielos sus filetes cambian de color y forma rápidamente, que los filetes que provienen de peces no estresados. Los filetes de peces estresados no pueden ser procesados hasta que ellos pasen a través del estado de rigor mortis después de dos o tres días, y mientras tanto el producto pierde su frescura.

El color es un indicador importante de la calidad de los filetes de salmón, en la actualidad, una regla especial y carta de color son usadas para clasificar los filetes que entran dentro de los límites aprobados de aquellos que son rechazados.

Automatización

En nuevo método simplemente toma fotos de las cartas de color y almacena los valores obtenidos, de esta forma el color de un filete puede ser comparado con los valores de la tabla. Este método objetivo esta acorde con los métodos que los humanos vienen usando para analizar los colores, y es bastante rápido que no requiere contacto físico con el pescado.

“La maquina de visión y análisis de imagen nos permite clasificar al pescado en  las clases de producción, ordinario y superior, mientras revelan la presencia de sangre en la cavidad estomacal, con una aproximación de 90%. La automatización puede incrementar la productividad y las tasas de procesamiento, mientras que las compañías se evitan costos adicionales” dijo Misimi Ekrem.

Fuente: Azooptics