La campagne cerise met une nouvelle fois en lumière un facteur devenu déterminant en station de conditionnement : la capacité à analyser la qualité avec le même niveau d'exigence que celui imposé par le marché en matière d'homogénéité, de durée de conservation et de présentation. Dans ce contexte, Maf Roda renforce son positionnement technologique avec une feuille de route claire : placer l'intelligence artificielle (IA) au cœur de ses systèmes de contrôle qualité afin d'améliorer la cohérence du tri, de réduire la variabilité opérationnelle et de garantir un produit homogène prêt à consommer.
© MAF RODA AGROBOTIC
Présente à l'international et reconnue pour son expertise sur de nombreuses catégories de fruits frais, Maf Roda déploie ces avancées en IA sur l'ensemble de son portefeuille de solutions de tri et de contrôle qualité, y compris pour la cerise. L'objectif est commun : une reconnaissance visuelle avancée capable d'interpréter des modèles complexes, y compris lorsque les défauts sont subtils ou émergents, associée à un système autonome et simple d'utilisation.
Soutenue par une stratégie de R&D orientée vers l'automatisation, la vision et l'intégration des données, Maf Roda combine deux leviers d'innovation majeurs en post-récolte : l'IA et la robotique. La première apporte des critères d'analyse au système de tri, tandis que la seconde garantit la répétabilité et la continuité des opérations. Le résultat est une installation capable de maintenir des cadences industrielles élevées sans compromettre la précision de la sélection, un enjeu crucial pour la cerise, où de légères variations de couleur, de fermeté ou de micro-défauts, combinées à la brièveté et à l'intensité de la campagne, peuvent fortement influencer la valorisation commerciale.
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Concrètement, Maf Roda développe depuis plusieurs années des modèles de machine learning intégrés à ses équipements d'inspection. Plus récemment, l'entreprise a intégré des architectures de deep learning afin d'accroître les performances de classification dans des conditions réelles d'exploitation. Cette évolution permet d'analyser les fruits avec davantage de robustesse et d'autonomie, tout en maintenant des cadences élevées et en améliorant la précision dans la détection des défauts et des écarts de catégorie.
Dans le segment de la cerise, ces avancées se traduisent notamment par des solutions comme Cherryscan G7 et le logiciel CherryQS, qui offrent une amélioration notable de l'ergonomie. Maf Roda a notamment développé des interfaces plus intuitives, permettant de centraliser les réglages sur un seul écran, de réduire la courbe d'apprentissage et d'accroître l'autonomie des opérateurs.
Parallèlement, l'automatisation du tri et du conditionnement des cerises prend de l'ampleur pour répondre à la pénurie de main-d'œuvre, aux exigences de traçabilité et à la nécessité d'assurer une qualité constante tout au long de la journée. Le calibreur Cherryway IV se distingue à cet égard, avec une conception visant à manipuler les fruits avec précaution tout en maximisant leur visibilité lors de l'inspection. Son système de rotation à quatre mouvements positionne la cerise transversalement, limitant l'interférence du pédoncule et permettant une observation complète de la surface, y compris de la zone apicale, particulièrement sensible pour l'évaluation des défauts.
L'offre est complétée par une remplisseuse multiformat destinée aux petits conditionnements, capable de traiter différents types d'emballages — paniers, barquettes, coquilles ou contenants en plastique et carton — tout en garantissant une précision de remplissage de ± un fruit.
Avec l'intelligence artificielle comme fil conducteur, Maf Roda consolide ainsi une gamme de solutions où la qualité est mieux maîtrisée, les opérations sont simplifiées et l'automatisation assure la continuité des flux — autant d'éléments clés pour répondre aux exigences actuelles du marché et garantir une cerise conforme aux attentes des consommateurs.
© Roda Ibérica S.L.Pour plus d'informations :
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