Il lavoro che qui presentiamo e che si può visionare in maniera integrale scaricandolo in calce all'articolo, riguarda lo sviluppo di strumentazioni per la classificazione commerciale delle carcasse di bovino non invasive né ingombranti, dai costi contenuti e "user-friendly", adatte quindi ad impattare positivamente sulla filiera della carne. Gli strumenti realizzati, basati sulle tecniche di Visual Image Analysis, sono in grado di determinare, in maniera automatica e oggettiva, la classificazione commerciale delle carcasse bovine sulla base della conformazione, secondo la griglia (SEUROP) e dello stato di ingrassamento (SI), prevista dalla normativa europea.
Il primo dispositivo denominato App SEUROP (fig. 1) riguarda un applicativo per Android, che può essere installato su qualunque smartphone di medio-alto livello e che permette di determinare la classificazione SEUROP in maniera semi automatica. Il secondo riguarda invece un sistema del tutto automatico, da installare in apposite stazioni fisse lungo le catene di macellazione, denominato SEUROP-Scan (fig 2). I test delle due apparecchiature, oggetto di questo lavoro, sono stati eseguiti in collaborazione con gli esperti valutatori del Ministero delle politiche agricole alimentari e forestali, al fine di poter esaminare il grado di precisione ottenuto, sia rispetto alla classificazione con classi intere, sia con le sottoclassi, come prevede la normativa europea. I risultati ottenuti hanno dimostrato che i dispositivi rientrano ampiamente nei parametri statistici e di precisione richiesti dalla normativa per i sistemi di classificazione automatizzati. Questo permette in prospettiva di poter superare i limiti attuali dati dalla classificazione soggettiva impiegata in tutta Europa. La ricerca ha quindi evidenziato una importante opportunità per l'industria della carne di trarre vantaggio dall'hardware computazionale ottico e dall'utilizzo di software sviluppati, seguendo i principi di versatilità e semplicità, in grado di offrire un'interfaccia intuitiva utile ad impattare positivamente anche con il personale non specializzato in dispositivi informatici e digitali.
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Parole chiave: Classificazione SEUROP, Visual Image Analysis, AppSEUROP, SEUROP-Scan.
Paolo Negretti 1, Giovanna Bianconi 2, Nicola Cugola 3, Giovanni Cannata 4, Marco Pellegrini 5, Gianfranco Cavallaro 5, Luca Zappacenere 6
1Orisha s.r.l., Via Luigi Pirandello n. 10, 82100 Benevento, Italy
2 CRF - Cooperativa Ricerca Finalizzata, Via Antonio Silvani n. 130, 00139 Roma, Italy
3 CUVIS s.r.l. Società di consulenza Visione Artificiale,Via F. Garofoli, 5537057 San Giovanni Lupatoto (VR)
4 West Systems s.r.l., via Don Primo Mazzolari n. 25, 56025 Pontedera, Italy
5 Mipaaf - Ministero delle politiche agricole alimentari e forestali
6 Società Cooperativa Macellatori Perugia Via B. Simoncini 14 06135 P.S. Giovanni (PG)
PianetaPSR numero 111 marzo 2022