Rilevamento iperspettrale della malattia della mela
Il Centro di Sperimentazione Laimburg, insieme a BIOMETiC, alla Libera Università di Bolzano ed Eurac Research, sta collaborando al progetto HIPPA, nato alla fine del 2023 e giunto ora nella sua fase centrale. Lo scopo è l’identificazione precoce di patologie e disturbi fisiologici del postraccolta nelle mele tramite immagini iperspettrali, acquisite mediante particolari telecamere. Prevedere disturbi non manifesti consentirà di ridurre gli sprechi, individuando il momento migliore per la vendita delle mele.
Riconoscere precocemente i danni fisiologici delle mele senza avere bisogno dell’intervento umano. È quanto si propone di fare il progetto HIPPA, finanziato dal Fondo Europeo per lo Sviluppo Regionale (FESR), al quale BIOMETiC collabora insieme a Centro di Sperimentazione Laimburg, Libera Università di Bolzano ed Eurac Research. Mentre è possibile eliminare facilmente i frutti che mostrano danni esterni, il riconoscimento dei difetti interni rappresenta ancora una sfida. Avviato nel 2023, il progetto sta studiando una metodologia per individuare in maniera precoce patologie e disturbi fisiologici che possono insorgere nei frutti durante la frigoconservazione, impiegando strumenti all’avanguardia e tecniche di machine learning.
Identificare le mele danneggiate prima della comparsa di sintomi visibili
Attraverso l’acquisizione di immagini iperspettrali, le ricercatrici e i ricercatori studiano lo stato fisiologico dei frutti, analizzandone patologie e prevedendo sintomi non ancora visibili. La tecnica dell’imaging iperspettrale consente di ottenere informazioni anche nello spettro non visibile, aumentando così la quantità di dati ricavabili da una singola fotografia. Le immagini iperspettrali raccolte nell’ambito del Progetto HIPPA verranno utilizzate per allenare un’intelligenza artificiale grazie alla quale si sarà in grado di capire quali frutti potrebbero sviluppare patologie o danni fisiologici.
Prevedere disturbi non manifesti consentirà di ridurre gli sprechi, individuando il momento migliore per la vendita delle mele. L’obiettivo finale è promuovere una produzione e distribuzione delle mele sostenibile dal punto di vista ambientale ed economico.
L’imaging iperspettrale al servizio dell’agricoltura
L’imaging iperspettrale, già utilizzato in altri settori come la storia dell’arte in particolare nell’analisi delle opere, sta emergendo ora anche nell’industria alimentare. Sviluppata dalla NASA tra gli anni ’70 e ’80 del secolo scorso, questa tecnica permette di ottenere dati sui soggetti fotografati anche al di fuori dello spettro della luce visibile a occhio nudo. Nel Progetto HIPPA, una telecamera iperspettrale operante nel visibile e nell’infrarosso consente di raccogliere dati specifici delle mele, da cui il team di ricerca può ricavare informazioni sullo stato fisiologico del frutto.
Autore articolo: Debora Lamcja – Centro di Sperimentazione Laimburg
Crediti immagini: © Laimburg Research Centre/Ivo Corrà /Agnese Martinelli
Se volete saperne di più su questo progetto, potete consultare i seguenti link:
PROJECTS – Vision Computing and Learning Lab (unibz.it)
efre-fesr Südtirol-Alto Adige / Free University of Bozen-Bolzano (unibz.it)
