La vendemmia si evolve tramite l’impiego di tecnologie 4.0 grazie alla collaborazione tra la cantina Berlucchi e Antares Vision, multinazionale italiana quotata all’Aim, operante nei sistemi d’ispezione visiva, nelle soluzioni di tracciatura e nella gestione intelligente dei dati.
Antares Vision ha avviato insieme all’azienda vitivinicola Berlucchi, in Franciacorta, una sperimentazione innovativa della tecnologia iperspettrale applicata all’uva. La ricerca si svolge in collaborazione con il Dipartimento di ingegneriadell’informazione della Facoltà di ingegneria dell’Università degli studi di Brescia. L’intento principale è monitorare, con campionamenti periodici, la qualità dell’uva, dalle sue caratteristiche organolettiche, all’evoluzione della composizione chimica in fase di maturazione o l’eventuale presenza di botrite o altre muffe. Grazie alla camera iperspettrale, una sorta di radiografia che penetra e comprende la materia nella sua struttura più profonda, è possibile riconoscere le proprietàchimiche degli oggetti analizzati, portando anche viticoltura nell’era delle tecnologie 4.0.
Il secondo passo della collaborazione tra Antares Vision e Berlucchi sarà dedicato all’ottimizzazione dei dati raccolti. Tramite “machine learning” si cercheranno indicatori, vincoli e correlazioni non evidenti all’occhio umano in modo da ottenere preziose analisi e statistiche che potranno migliorare ulteriormente i processi e la qualità del prodotto finale.
La camera iperspettrale utilizza un sensore sensibile alla luce ma non alle sole lunghezze d’onda della parte visibile, bensì anche a quella parte di spettro invisibile all’occhio umano (vicino Infrarosso). E’ possibile inoltre focalizzare l’analisi a specifici intervalli e ricercare quindi eventuali informazioni peculiari dell’interazione luce-materia. La camera iperspettrale scatta centinaia di foto separate in lunghezza d’onda da intervalli (o bande) molto ravvicinati, larghi circa 4 milionesimi di millimetro, scattando più di 220 foto contemporaneamente. L’oggetto può quindi essere analizzato in 220 immagini diverse prese dalla stessa angolazione; ciascuna differirà, o meno, dalle altre a causa della composizione chimica dell’oggetto stesso.
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