Raccolta dell’olivo: la maturazione delle olive misurata con una semplice fotocamera

La qualità dell’olio d’oliva vergine dipende sia da fattori agronomici che tecnologici. Per quanto riguarda gli aspetti agronomici, ci sono diversi fattori che possono influenzare la qualità dell'olio d'oliva, tra cui varietà di oliva, tasso di irrigazione, attacco di parassiti, malattie della frutta e tempo di raccolta.

Il momento della raccolta è la prima e più cruciale decisione da prendere nel processo di produzione dell'olio d'oliva extravergine. È determinato da diversi fattori: forza di ritenzione della frutta, contenuto di olio nel frutto dell'oliva, composizione chimica, attributi sensoriali dell'olio d'oliva e resa industriale. Poiché questi fattori si evolvono man mano che il frutto matura, è necessario utilizzare metodi per monitorare il processo di maturità.

Il metodo più comune per valutare la maturità nelle olive si basa sulla determinazione visiva dell'indice di maturità (MI). Ciò comporta la valutazione dei cambiamenti nel colore della buccia e della polpa man mano che il frutto matura e dando loro una classificazione (da 0 a 7) in base al colore.

E’ una procedura molto dispendiosa in termini di tempo e molto soggettiva perché dipende dalle opinioni e dall'esperienza del valutatore, nonché da fattori ambientali come l'illuminazione, l'aspetto del colore e la condizione del frutto, che possono essere altamente variabili. Inoltre, i valutatori spesso devono decidere tra colori difficili da distinguere.

Raccolta dell’olivo: la maturazione delle olive misurata con una semplice fotocamera

Un altro metodo importante per valutare la fase di maturazione dei frutti di oliva è la visione attraverso strumentazione ottica. Molte applicazioni sono state sviluppate negli ultimi anni utilizzando questo metodo per classificare le olive secondo vari criteri.

Fino ad ora, tutti gli studi che utilizzano sistemi di visione hanno permesso di ottenere un MI complessivo e unico per un insieme di olive. Un nuovo metodo di visione proposto in Spagna, basato sull’utilizzo di immagini a infrarossi e visibili, consente di ottenere un MI per ogni singola oliva in un insieme, che fornisce maggiori informazioni sulle olive che entrano in frantoio e può aiutare nel processo decisionale lungo la linea di processo.

Le immagini sono state acquisite utilizzando una fotocamera multispettrale JAI AD-080CL che combinava un canale a colori visibile (Bayer mosaic CCD) che può generare immagini RGB a 24 bit e un canale NIR (MC monocromatico). Il vantaggio principale di questa fotocamera è la sua capacità di catturare entrambi i canali contemporaneamente lungo lo stesso percorso ottico.

La maggior parte degli errori (riferiti ai possibili guasti nel processo di segmentazione) riscontrati nella procedura di segmentazione dei pixel erano dovuti a cluster isolati o piccoli di pixel, situati principalmente ai confini delle regioni adiacenti. Questi gruppi di pixel possono essere facilmente rilevati e scartati, in quanto non formano ampie regioni, ma sono abbastanza discontinui e sono divisi in segmenti. Possono quindi essere scartati a causa della loro piccola area, utilizzando l'area centrale dell'oggetto per applicare la classificazione del colore.

I risultati del MI previsto per il frutto utilizzando il metodo di visione proposto per le immagini con le singole olive erano fortemente correlati alla misurata del RI visivo. Gli errori di previsione erano quasi trascurabili o zero per gli altri campioni. Questi valori sono accettabili data la soggettività che caratterizza la valutazione MI utilizzando il metodo tradizionale.

Il metodo descritto fornisce una stima del valore MI. Questa procedura richiede un tempo trascurabile; l'unico tempo richiesto è la raccolta dei campioni di olive dagli alberi. Questo è importante quando gli esperti che lavorano in frantoi effettuano un monitoraggio in tempo reale dei parametri agronomici e tecnologici. In alcuni casi, tuttavia, lo scopo dei frantoi è quello di aumentare la qualità dell’olio d’oliva estratto ottimizzando alcuni parametri tecnologici.

Bibliografia

Guzmán, Elena, et al. "Determination of the olive maturity index of intact fruits using image analysis." Journal of food science and technology 52 (2015): 1462-1470