Para hacer más eficiente el proceso de inspección en la industria alimentaria, Francisco Hiram Calvo Castro, del Instituto Politécnico Nacional (IPN), lideró una investigación en la que mediante un sistema de análisis digital de imágenes se identifica la calidad del mango manila, el aguacate Hass y las tortillas de maíz, y los clasifica.

El catedrático del Centro de Investigación en Computación (CIC) indicó que actualmente el proceso para verificar la calidad de la fruta es tedioso y cansado, ya que un grupo de personas toma el producto y a su criterio determina si es bueno, malo o regular. En contraste, la alternativa politécnica ofrece un mejor servicio, sin pérdida de la fruta o verdura, y asegura que la clasificación sea correcta.

El sistema toma fotografías, con idénticas condiciones de luz, por ambas caras del mango para detectar la coloración, textura y puntos negros en la superficie de la cáscara. En el caso de las tortillas, identifica las zonas quemadas y coloraciones blancas; mientras en los aguacates registra la rugosidad.

La clasificación del producto incluye tres clases (extra, primera y segunda); cada una de ellas está determinada por ciertas características. Para que el mango sea exportable, debe tener menos de 10 por ciento de manchas, aseguró.

Calvo Castro explicó que con técnicas de visión artificial se elaboran reglas inductivas, las cuales señalan, por ejemplo, si la coloración contiene un número determinado de pixeles negros, para saber si la fruta está madura.

Las fotos pasan por un proceso de blanco y negro, luego se umbralizan, y se obtienen pixeles contables. Posteriormente, se cuantifica el resultado por medio del cual se determinará la presencia de una enfermedad en el mango, o exceso de cal en la tortilla.

En el aguacate se usó una metodología para identificar su madurez, la cual se logró al hacer una relación entre la textura y la cantidad de brillo. De ese modo se sustituye el proceso tradicional, en que se perforaba el alimento, situación que dejaba vulnerable el producto a los gusanos.