L'analisi dell'immagine come metodologia per migliorare la fase di selezione dei prodotti alimentari

Nel settore agro-alimentare si assiste da già tempo a un crescente interesse per le tecniche di analisi dell'immagine (image analysis), in quanto l'aspetto di un prodotto alimentare contiene una molteplicità di informazioni direttamente correlabili alle caratteristiche qualitative del prodotto stesso, difficilmente misurabili attraverso l'impiego dei classici metodi di analisi. Inoltre, le tecniche di analisi dell'immagine, oltre a fornire informazioni precise, offrono il grande vantaggio di essere non distruttive e, quindi, possono essere utilizzate in tempo reale sulle linee di processo, consentendo un controllo on-line e l'automazione delle operazioni di cernita e classificazione all'interno del ciclo produtivo. Nel presente lavoro di tesi sono state condotte tre sperimentazioni aventi l'obiettivo di classificare alcune tipologie di prodotti alimentari in base a determinate caratteristiche, valutate mediante l'impiego di differenti sistemi di visione: è stata studiata la possibilità di automatizzare la fase di cernita delle uova di gallina, classificando queste ultime in funzione della pulizia del guscio; sono state valutate le proprietà ottiche di campioni di pistacchi e anacardi, al fine di determinare eventuali differenze significative tra prodotto sano e ammuffito; è stato messo a punto un metodo di classificazione per pesche di varietà Rich Lady in grado di separare i frutti in distinte classi in base allo stadio di maturazione. Per ogni sperimentazione si è giunti a definire un algoritmo in grado di classificare i prodotti oggetto dell'analisi, per mezzo di sistemi operanti in regime statico.