Investigadores españoles e italianos han desarrolladoun sistema que detecta automáticamente los huevos de gallina con cáscara defectuosa -cáscara con residuos de heces, sangre, plumas, etc-. El objetivo es adaptarlo a una máquina que automatice el proceso de clasificación para poder controlar los costos y, sobre todo, mejorar la calidad del producto, según exponen sus creadores en la revista Food and Bioprocess Technology.
El sistema está constituido por un dispositivo de visión artificial que emplea un algoritmo basado en una combinación de imágenes digitales tomadas en apropiadas longitudes de onda -del rojo y del azul-. A través del algoritmo propuesto se segmentaron las imágenes de las muestras analizadas -384-, obteniendo, en el caso de huevos con cascara defectuosa, una imagen binaria en grado de evidenciar los defectos presentes en la superficie del huevo.
Basándose en las características geométricas de las manchas detectadas, el sistema consigue clasificar correctamente el 98% de las muestras con un tiempo de procesamiento muy bajo: solo 0,05 segundos.
Dado que el invento emplea un algoritmo basado en dos longitudes de onda (rojo y azul) que, con la verde, constituyen el filtro RGB de una común cámara digital, este método constituye una técnica sencilla, rápida, barata, y no destructiva para la clasificación automática de huevos de consumo y podría ser considerada como un primer importante paso hacia la automatización del entero proceso.
En Europa el proceso de producción de los huevos de aves destinados al consumo humano tiene tres etapas: recolección, clasificación y envasado. Si bien en los últimos años la fase de recolección y el envasado se han automatizado en gran parte, la fase de clasificación, durante la cual los huevos son clasificados e inspeccionados para detectar eventuales defectos, todavía se hace de forma manual.
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