La visión artificial permite clasificar el camarón con un 87% de precisión
La aplicación del aprendizaje profundo a la acuicultura abre nuevas vías para automatizar la clasificación del camarón blanco (gamba blanca en terminología comercial) tras la cosecha y reducir mermas asociadas a la pérdida de frescura y a defectos físicos que afectan a su valor comercial.
La integración de tecnologías digitales en la acuicultura continúa avanzando, impulsando sistemas productivos más estables, eficientes y trazables. En este contexto, la aplicación del aprendizaje profundo y del reconocimiento de imágenes se perfila como una herramienta clave para resolver uno de los retos recurrentes en la industria del camarón: la rápida pérdida de frescura tras la cosecha y los defectos de integridad física que afectan a la calidad comercial del producto.
Un estudio de Yun-Hao Zhang, I-Hsien Ting, Dario Liberona, Yun-Hsiu Liu y Kazunori Minetaki, titulado ‘c’, propone un sistema automatizado de clasificación de camarón blanco inmediatamente después de la recolección, basado en redes neuronales convolucionales (CNN).
El objetivo es sustituir la selección manual tradicional, un proceso intensivo en mano de obra, sujeto a variabilidad operativa y con impacto directo en los tiempos de procesado.
Calidad y percepción del consumidor
En los productos procesados derivados del camarón, la frescura disminuye rápidamente tras la captura. Además, los ejemplares de caparazón blando presentan con frecuencia separación entre cabeza y cuerpo después de procesos térmicos o de congelación, lo que deteriora la apariencia del producto final y reduce su aceptación comercial.
Esta problemática afecta al valor de mercado y a la eficiencia logística, ya que los tiempos de clasificación y manipulación influyen directamente en la conservación de la calidad durante el transporte.
Automatización del control postcosecha
El trabajo propone entrenar un modelo de redes neuronales convolucionales con imágenes de camarones normales y de caparazón blando capturadas inmediatamente después de la cosecha. Mediante este enfoque, el sistema identifica automáticamente el estado del producto y lo clasifica con una precisión cercana al 87% en fase de validación.
La automatización aporta varias ventajas industriales relevantes: mayor precisión y consistencia frente a la clasificación manual; reducción de los tiempos de procesado, factor clave para preservar la frescura; optimización de costes laborales en plantas de manipulación; y mejora de la calidad visual del producto final, con impacto directo en la percepción del consumidor.
Impacto en la cadena de valor
La adopción de sistemas de visión artificial en la fase postcosecha puede transformar los flujos operativos en plantas de procesado y centros logísticos. Al permitir decisiones de clasificación en tiempo real, estas tecnologías facilitan estrategias de segmentación por calidad, optimizan las rutas de comercialización y reducen mermas.
Además, la digitalización de este tipo de procesos se alinea con las tendencias de acuicultura inteligente, donde sensores, análisis de datos e inteligencia artificial convergen para mejorar la productividad, la sostenibilidad y la trazabilidad.
Retos de escalabilidad
Aunque los resultados iniciales son prometedores, la implantación a escala industrial requerirá ampliar los conjuntos de datos, validar el sistema en condiciones operativas reales y evaluar su integración con líneas de procesado automatizadas. El estudio confirma, no obstante, el potencial del aprendizaje profundo como herramienta estratégica para el control de calidad en productos del mar.
En un sector cada vez más orientado a la eficiencia y a la diferenciación por calidad, la combinación de acuicultura y visión artificial perfila un nuevo estándar tecnológico para la industria del camarón.
