Desarrollan robot para recolectar fruta caída y reducir el desperdicio alimentario

De acuerdo con datos proporcionados por la especialista en soluciones de innovación tecnológica AINIA, casi 80 millones de toneladas de vegetales se convierten en desperdicio alimentario en la producción primaria.

• De ellas, 30 millones de toneladas son solamente fruta, fruta que ni siquiera llega a ser comercializada.

Gabriele Kubiliute, ingeniera de investigación y desarrollo en AINIA indicó que existen diferentes factores que lo provocan, como incidencias climáticas, plagas y enfermedades, maquinaria ineficiente, costes elevados de recolección, altos estándares para venta del producto y problemas de demanda provocarían que la cifra anterior se dispare cada año de manera exponencial.

Gran parte de este desperdicio es fruta que se cae al suelo y no es recolectada. Ni siquiera llega a ser evaluada para su venta y comercialización. Aunque no sea apta para consumo directo porque, debido a razones de seguridad alimentaria, no puede ser así, se le puede dar un millón de usos más”, explicó Kubiliute.

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La robótica colaborativa podría reducir el desperdicio alimentario

El equipo de visión de la Unidad de Transformación Digital de AINIA se encuentra en el desarrollo de una plataforma robótica móvil capaz de recolectar fruta del suelo para poder darle un segundo uso y recuperar la inversión inicial que se ha realizado en los campos agrícolas.

El robot recolector incorpora tres principales innovaciones:

• Navegación autónoma con una plataforma robótica móvil
• Recolección de fruta con un brazo robótico colaborativo
• Detección y localización de la fruta con un sistema avanzado de visión

Para la recolección de la fruta, se ha incorporado a la plataforma un brazo robótico colaborativo que permitirá coger la fruta del suelo y depositarla en el cesto incorporado.

Además, se está realizando un diseño a medida de una garra que va a permitir una adaptabilidad perfecta a la fruta, haciendo que la recolecta sea eficiente y segura, continuó Kubiliute.

El módulo de visión del equipo está compuesto por dos cámaras. El objetivo de la investigación es el desarrollo de algoritmos que permitan identificar, clasificar y localizar la fruta en el suelo para poder recolectarla.

• Cámara 2D: Permite identificar la fruta, analizar su color, textura y estado.
• Cámara 3D: Hace posible analizar la forma, tamaño y la ubicación de la fruta en el suelo.

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