Científicos brasileños desarrollan métodos para clasificar café verde utilizando imágenes multiespectrales


Si hay un elemento común en el cultivo y la preparación, y todo lo demás, del café de calidad, es la consistencia. Consistencia en la madurez y calidad de la cereza, tamaño y densidad del grano, nivel de tueste, tamaño de la molienda, etc. A lo largo del ciclo de vida de un grano de café, la consistencia es primordial. En la finca cafetalera, lograr este nivel de igualdad meticulosa es un proceso muy manual y lento. Sin embargo, algunos científicos brasileños esperan automatizar el proceso de clasificación del café verde utilizando imágenes multiespectrales y aprendizaje automático.

Como informa Technology Networks, científicos del Centro de Energía Nuclear en la Agricultura (CENA-USP) de la Universidad de São Paulo, de la Facultad de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ-USP) y del Centro de Cómputo de la Universidad Federal de Pernambuco (UFPE) han un medio para la clasificación en tiempo real de cafés verdes de grado especial (aquellos con una puntuación de 80 o más) a partir de materias primas utilizando "una técnica de imágenes multiespectrales (MSI) basada en la reflexión y la autofluorescencia".

Por su trabajo recientemente publicado en la revista Informática y electrónica en la agricultura.Primero, los investigadores establecieron una base de datos de imágenes a partir de la cual se podía calibrar y probar el aprendizaje automático. Para ello, utilizaron 16 muestras diferentes de café verde cultivadas en Minas Gerais y São Paulo, 10 de calidad especial y seis materias primas. De cada muestra, los científicos seleccionaron al azar 64 granos de café "sin tratamiento previo", que fueron colocados individualmente en una esfera equipada con luces LED, filtros ópticos y una cámara. Luego, la cámara capturaría imágenes de los frijoles después de una "iluminación homogénea y difusa en diferentes longitudes de onda".

Al examinar las imágenes, los científicos encontraron que el café especial tenía una forma más uniforme en las imágenes del espectro visible (la longitud de onda que el ojo humano puede ver), mientras que el café estándar mostraba una forma más uniforme en las imágenes de autofluorescencia ("la emisión natural de luz por biológicos... cuando han absorbido luz"). Winston Pinheiro Claro Gomes, autor del estudio, explica:

“El modelo que elegimos fue el que mejor se desempeñó en distinguir entre granos de café especiales y estándar. En este modelo, la información más importante para construir los límites de separación provino de la fluorescencia verde. Por lo tanto, decidimos analizar los compuestos individuales que son inherentemente fluorescentes verdes e intentamos asignar algunos compuestos fluorescentes que podrían afectar el proceso de separación de clasificación del café”.

Según Technology Networks, el modelo de categorización actualmente solo puede distinguir entre café de especialidad y de grado estándar, pero los investigadores quieren ir aún más lejos para categorizar el café verde en los niveles de calificación definidos por SCA.

Con su estrecha banda de categorización y el costoso equipo requerido, el modelo brasileño de clasificación verde aún no está listo para una implementación generalizada. No obstante, representa un avance emocionante en la automatización de una parte muy tediosa del procesamiento a nivel de granja.

Zac Cadwalader es editor en jefe de Sprudge Media Network y redactor de plantilla con sede en Dallas. Leer más Zac Cadwalader sobre Sprudge.




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