Dispositivo determina cantidad de broca en el café

Sergio Palombi

LA PATRIA | MANIZALES

Analizar, identificar y clasificar los granos de café infectados con broca es una tarea que los caficultores pequeños realizan manualmente. Este implica tiempo y costos. Ulimcafé, dispositivo desarrollado por estudiantes de Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional, sede Manizales, busca agilizar, ahorrar costos y reducir el margen de error en el proceso de selección del grano.

De acuerdo con Diego Bedoya, caficultor del Bajo Tablazo, en este procedimiento se tarda entre una hora y hora y media, inspecciona detalladamente la cosecha que ha recolectado. “Hay que revisar grano por grano, si una parte de la cosecha está infectada con broca no la aceptan. Uno siempre se demora, pero es mejor gastar tiempo y no perder plata”, agregó.

Ulimcafé

De acuerdo con Mariana Cruz Gómez, estudiante de Ingeniería Electrónica de la U. Nacional, sede Manizales, una de sus creadoras, el proyecto nace de la materia Agrónica, dictada por el docente Jorge Hernán Estrada. “Para desarrollarlo nos interesamos principalmente en los problemas de los caficultores pequeños, uno es el Hypothenemus Hampei (broca), infestación que entra directamente al grano afectando su sabor y calidad”, agregó. Afirma que su intención es solucionar los inconvenientes a los que se enfrentan, ahorrarles dinero y facilitarles el trabajo.

Según Gabriel Eduardo Ramírez, otro creador, el mecanismo funciona con inteligencia artificial desarrollada por ellos mismos. Ulimcafé analiza los granos de café con un programa computacional y determina, a través de imágenes, si el grano presenta o no broca y cuánto porcentaje del mismo. “La duración del proceso depende de las capacidades técnicas del computador (capacidad gráfica del procedador), si es sencillo, tarda de 10 a 15 segundos, si tiene buenas capacidades técnicas de tres a cinco milésimas de segundo”, afirmó. Por imagen puede clasificar entre 15 y 20 granos. Se hace en café pergamino seco.

Prototipo

Posee una cámara web normal con foco manual, luz led básica, conector USB y un computador. “El dispositivo requiere de un equipo con buenas características de procesamiento gráfico, ya que hace demasiados cálculos por segundo” agregó el estudiante Gabriel Eduardo Ramírez. Cuesta $1 millón 500 mil.

El programa recibe un banco de imágenes previamente clasificadas, en este caso, superó las 500. Estas determinan si tiene o no broca. Lo desarrollaron con conocimientos adquiridos durante su investigación y en el transcurso de la carrera.

Clasificación

Se hace en tiempo real, en cuanto a un porcentaje de infestación. El prototipo analiza la matriz en la imagen del grano, representada de forma matemática, calificando patrones que para el ser humano son imperceptibles. Este determina el porcentaje de infestación, basado en el banco de imágenes, hasta en un 99%. “La siguiente apuesta es mejorar el diseño y lograr, no solo identificar los granos, sino separarlos de la muestra”, agregó la creadora Mariana Cruz Gómez

Según Cruz el Hypothenemus Hampei o broca es una infestación producida por un animal, conocido comúnmente como cucarrón. Este ingresa al café y deposita sus huevos él. Al nacer, se alimentan del grano afectando y deteriorando su calidad.

El prototipo analiza la matriz en la imagen del grano, representada de forma matemática. Determina el porcentaje de infestación hasta en un 99%.

Ahorro

“Este mecanismo mermará los gastos del caficultor, puesto que al ser actualmente un proceso manual implica mano de obra y gastos, en caso tal de que tengo un empleado, o tiempo, si él mismo lo hace”, afirmó Mariana Gómez. Según el Centro de Investigaciones de Café (Cenicafé) en el 2015 el 14,7% de las pérdidas de las cosechas fueron a causa de la broca.

Con este dispositivo, según sus creadores, se reducirá el margen de error, se tendrán menos granos infectados y la cosecha se venderá a un mayor precio. De acuerdo con Gabriel Eduardo Ramírez, en una muestra de 500 granos no pueden existir 60 infectados, el 1,7% de la muestra, porque se rechazaría.

Integrantes

Gabriel Eduardo Ramírez Giraldo (Foto), Mariana Cruz Gómez (Foto), Isabela Jaramillo y Ángela María Cárdenas. El docente Jorge Hernán Estrada también participó del proyecto.

Afirman que al dispositivo, a futuro, se le implementará más cámaras y un láser infrarrojo, para ampliar la información recibida. Este último determina fuentes de calor y amplía el campo de visión.

El prototipo analiza la matriz en la imagen del grano, representada de forma matemática. Determina el porcentaje de infestación hasta en un 99%.