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Innovazioni optoelettroniche e logistiche per il post-raccolta nel settore agro-alimentare

CRA-ING | via della Pascolare, 16 | 00016 Monterotondo (RM)T +39 06 906.751 | F +39 06 906.255.91 | @ ing@entecra.it | W www.entecra.itC.F. 97231970589 | P.IVA 08183101008

Paolo Menesatti e Corrado Costapaolo.menesatti@entecra.it – corrado.costa@entecra.it

FORUM: “Agricoltura, Alimentazione e Salute: le sfide della ricerca per garantire produzione, qualità e proprietà salutistiche degli alimenti”

Sala A Terza Torre - 21 novembre 2012 - Bologna

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CRA - ING Unità di Ricerca per l’Ingegneria Agraria

Consiglio per la Ricerca e la Sperimentazione in Agricoltura

L’ Unità di Ricerca per l’Ingegneria Agraria è dal 2004 parte CRA

Ente pubblico di ricerca e sperimentazione

• vigilato dal Ministero per le Politiche Agricole, Alimentari e Forestali

• con competenze scientifiche generali in agricoltura, foreste, alimentare e acquacoltura

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Importanza della optoelettronica e biofotonica

uno dei settori scientifici tecnologicamente più all’avanguardia (paragonabile alle nanotecnologie)

genera un indotto economico e sociale rilevante

UE, 2005 = 50 mld €, 246mila addetti

Elevati tassi di crescita del settore = 7-8% l’anno

Notevole produzione scientifica

½ milione di riferimenti 2000-2007

>60mila per i soli settori agroalimentare e biologico-ambientale (2007 +100% rispetto al 2000)

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Stato dell'arte a livello industriale dei sistemi otticiper il post-raccolta

Macchine da camposistemi ottici utilizzati solo di recente

sistemi di rilevamento spettrale NIRper qualità e quantità uva

color sorter per la selezione colorimetrica e per difettidel pomodoro

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Stato dell'arte a livello industriale dei sistemi otticiper il post-raccolta

Macchine da industria (selezione qualitativa):

Qualità esterna (RGB) - colore, dimensioni, forma e difetti

Alcuni caratteristiche operative•10-30 frutti/s per linea;•frutto in rotazione per visualizzazione completa superficie (10-80 immagini/frutto);•2-3 telecamere: 1 RGB, 1 NIR, 1 specifica lunghezza per prodotto;

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Stato dell'arte a livello industriale dei sistemi otticiper il post-raccolta

Macchine da industria (selezione qualitativa):

Qualità interna (NIR)grado zuccherinoaciditàconsistenza

agrumi, pomacee, drupacee, meloni...

Selezione corpi estranei biotici

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� In campo:

� proximal sensing colorimetrico e spettrale

� calibrazione colorimetrica

� termografia

� Industria:

� Descrizione più complessa della forma/colore

� Hyperspectral imaging

� Maggiore velocità

� Integrazione multisensoriale

INNOVAZIONE IPOTIZZABILE per le macchine pre-post-raccolta

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Forma

Costa C, Antonucci F, Pallottino F, Aguzzi J, Sun DW, Menesatti P, 2011. Shape analysis of agricultural products: a review of recent research advances and potential application to computer vision. FOOD AND BIOPROCESS TECHNOLOGY, 4: 673-692.

Morfometria di immagine» processo metodologico che si basa

sull'impiego di tecnologie optoelettroniche, partendo da immagini digitali

» per il rilievo e la misura quanti-qualitativa di caratteristiche e parametri della forma di oggetti o prodotti acquisiti in modo automatico e non

» utilizzando particolari metodologie di morfometria

» sistemi di classificazione multivariata

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Forma

Crampton, J. S. (1995). Elliptic Fourier shape analysis of fossil bivalves: some practical considerations. Lethaia, 28, 179–186.

�L’analisi EFA approssima il perimetro chiuso a una serie di equazioni armoniche (ellissi) che consentono di riassumere l’informazione e renderla indipendente dalla taglia.

�Più alto è l'ordine dell'armonica, maggiore è il dettaglio morfologico descritto.

∑=

−=N

kkk T

ktB

T

ktAtx

1

2sin

2cos)(

ππ

∑=

−=N

kkk T

ktD

T

ktCty

1

2sin

2cos)(

ππ

Analisi Ellittica di Fourier

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Forma

Costa C, Menesatti P, Paglia G, Pallottino F, Aguzzi J, Rimatori V, Russo G, Recupero S, Reforgiato Recupero G, 2009. Quantitative evaluation of Tarocco sweet orange fruit shape using opto-electronic elliptic Fourier based analysis. POSTHARVEST BIOLOGY AND TECHNOLOGY, 54: 38-47.

Morfometria di immagine

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Forma

Costa C, Menesatti P, Paglia G, Pallottino F, Aguzzi J, Rimatori V, Russo G, Recupero S, Reforgiato Recupero G, 2009. Quantitative evaluation of Tarocco sweet orange fruit shape using opto-electronic elliptic Fourier based analysis. POSTHARVEST BIOLOGY AND TECHNOLOGY, 54: 38-47.Menesatti P, Costa C, Paglia G, Pallottino F, D’Andrea S, Rimatori V, Aguzzi J, 2008. Shape-based methodology for multivariate discrimination among Italian hazelnut cultivars. BIOSYSTEMS ENGINEERING, 101(4): 417-424.

Nella caratterizzazione varietale in sostituzione degli attuali descrittori semantici o pittogrammi

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Colore

La valutazione quantitativa del colore può essere effettuata attraverso diversi strumenti:

� Macchine fotografiche associate a standard colorimetrici

� Colorimetri

� Spettrofotometri

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Colore

E’ stato messo a punto un algoritmo di calibrazione colorimetrica (3D Thin-Plate Spline) per standardizzare la misura del colore su immagini direttamente in campo

Menesatti P, Angelini C, Pallottino F, Antonucci F, Aguzzi J, Costa C, 2012. RGB color calibration for quantitative image analysis: the “3D Thin-Plate Spline” warpingapproach. SENSORS, 12: 7063-7079. (IF2011=1.739, Q1)

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Valutare la componente topografica della variazione spettrale (hyperpectral imaging) è un valore aggiunto di fondamentale importanza

Menesatti P, Zanella A, D’Andrea S, Costa C, Paglia G, Pallottino F, 2009. Supervised multivariate analysis of hyperspectral NIR images to evaluate the starch index of apples. FOOD AND BIOPROCESS TECHNOLOGY, 2(3): 308-314.Menesatti P, Costa C, Aguzzi J, 2010. Quality evaluation of fish by hyperspectral imaging. In: Hyperspectral imaging for food quality: analysis and control. D.-W. Sun (Ed), London, Burlington, San Diego: Academic Press, Elsevier: 273-294.

Analisi di immagine iperspettrale

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Xλ2

λ3λ4

λn

...Y

X

Y

λ1

0 0 0 0 11 1 0 0 01 1 1 0 01 0 0 1 01 0 0 0 11 0 0 1 01 0 1 0 01 1 0 0 00 0 0 0 01 0 0 0 0

λλλλ

single line acquisitionIMAGING SPECTROPHOTOMETER (VIS-Nir, Nir)

object motion on spectral scanner plate

spectral image reconstruction

spectral image = data hypercube

Analisi di immagine iperspettrale

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proximal sensing spettrale

CRESO INOCULATO

0%

10%

20%

30%

40%

450 500 550 600 650 700

wavelength (nm)

spec

tral r

efle

ctan

ce (%

)

0 1 6 10 14 16 21

CRESO TRATTATO

0%

10%

20%

30%

40%

450 500 550 600 650 700

wavelength (nm)

spec

tral r

efle

ctan

ce (

%)

0 1 6 10 14 16 21

SIMETO INOCULATO

0%

10%

20%

30%

40%

450 500 550 600 650 700

wavelength (nm)

spec

tral

ref

lect

ance

(%

)

0 1 6 10 14 16 21

SIMETO TRATTATO

0%

10%

20%

30%

40%

450 500 550 600 650 700

wavelength (nm)

spec

tral

ref

lect

ance

(%

)

0 1 6 10 14 16 21

Menesatti P, Antonucci F, Pallottino F, Giorgi S, Matere A, Nocente F, Pasquini M, D'Egidio MG, Costa C, 2013. Laboratory vs. in-field spectral proximal sensing for early detection of Fusarium head blight infection in durum wheat. BIOSYSTEMS ENGINEERING, 114: 289-293.

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proximal sensing termico

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Innovazioni nella logistica dei prodotti ortofrutticoli

� Tracciabilità elettronica (RFID)

� Unità di carico

� Intermodalità (gomma-ferro-nave)

� Risparmio energetico e miglioramentodella efficienza nella refrigerazione

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Tecniche Innovative per il trasporto refrigerato dei prodottiagricoli deperibili (Refrigerazione passiva PRS)

0

2

4

6

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10

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14

16

13/0

2/08

15/0

2/08

18/0

2/08

20/0

2/08

22/0

2/08

25/0

2/08

27/0

2/08

29/0

2/08

02/0

3/08

Tem

pera

tura

(°C

)

0

15

30

45

60

75

90

105

Um

idità

rela

tiva

(%)

TH, T polpa frutti

TH, T aria prossimità frutti

C, T polpa frutti

C, T aria prossimità frutti

TH, umidità % aria

C, umidità % aria

Pallottino F, Costa C, Antonucci F, Menesatti P, ACCEPTED. Sweet cherry freshness evaluation through colorimetric and morphometric stem analysis: two refrigeration systems compared. ACCEPTED BY ACTA ALIMENTARIA ISSN: 0139-3006

Costa C, Antonucci F, Menesatti P, Pallottino F, Boglione C, Cataudella S, IN PRESS. An advanced colour calibration methodfor fish freshness assessment: a comparison between standard and passive refrigeration modalities. IN PRESS ON FOOD AND BIOPROCESS TECHNOLOGY DOI 10.1007/s11947-011-0773-6

+ qualità

+ + intermodalità

+ risparmioenergetico

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Menesatti P, Canali E, Sperandio G, Burchi G, Devlin G, Costa C, 2012. Cost and waste comparison of reusable and disposableshipping containers for cut flowers. PACKAGING TECHNOLOGY AND SCIENCE, 25: 203-215. ISSN: 1099-1522

Aquapack

67,69%

31,17%1,14%

Costi di investimento Costi logistici Costi di smaltimento

Twinpack10,96%

88,99%

0,05%

Costi di investimento Costi logistici Costi di smaltimento

Logistica inversa di unità di carico riutilizzabili

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RFID per ottimizzazione logistica intraziendale

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Infotracing

Costa C, Antonucci F, Pallottino F, Aguzzi J, Sarrià D, Menesatti P, 2013. A review on agri-food supply chain traceability bymeans of RFID technology. FOOD AND BIOPROCESS TECHNOLOGY, 6: 353-366. ISSN: 1935-5130

Papetti P, Costa C, Antonucci F, Figorilli S, Solaini S, Menesatti P, 2012. A RFID web-based infotracing system for the artisanal Italian cheese quality traceability. FOOD CONTROL, 27: 234-241. ISSN: 0956-7135

L’infotracing è la combinazione tra tracciabilità del prodotto combinata con le informazioni qualitative del prodotto stesso e integrate in una piattaforma web a servizio dell’intera filiera

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Conclusioni

Data l’articolazione dei settori del sistema agro-alimentare potenzialmente coinvolti, la complessità e la forte innovatività delle tecnologie e metodologie che il mercato mette a disposizione è necessaria una forte integrazione scientifico/applicativa tra i diversi attori potenzialmente coinvolgibili a partire dalla ricerca, passando per le aziende di tecnologie e della filiera fino al consumatore.