Grazie a un lavoro in grado di ottimizzare e automatizzare il riconoscimento dei danni provocati dalla cimice asiatica sulle pere, Enrico Giovanella (Università di Modena e Reggio Emilia) si è aggiudicato il primo premio della prima edizione dell’AgriFood Future Award per l’indirizzo agrario.
Il premio è stato consegnato lo scorso 9 maggio a Salerno nel corso di Agrifood Future Research, momento di approfondimento collaterale all’evento nazionale AgriFood Future promosso da Unioncamere in collaborazione con la Camera di Commercio di Salerno, che in sole due edizioni si è affermato come uno dei principali momenti di confronto sul futuro dei sistemi agroalimentari.
L’evento AgriFood Future con la direzione scientifica del professor Alex Giordano, nel 2024 e nel 2025, ha dato vita a una serie di incontri tra imprese, istituzioni e associazioni di categoria, per favorire un dialogo tra tecnologia, comunità e produzione alimentare basato sul concetto di Foodsystem 5.0. Uno stimolo concreto a fare in modo che non siano le innovazioni a guidare il nostro futuro, ma che le soluzioni tecnologiche assicurino uno sviluppo sostenibile sia dal punto di vista ambientale, sociale ed economico.
Con AgriFood Future Award si è voluto dare un ulteriore stimolo premiando, in collaborazione con Image Line, quei lavori di ricerca in grado di proporre una l’innovazione finalizzata a colmare il divario tra produzione scientifica ed esigenze del sistema agroalimentare. Studi concreti che affrontano problemi e propongono soluzioni attuabili dall’industria di settore.
Il lavoro di Giovanella dal titolo “Visualizzazione di danni su pere causati da Halyomorpha halys mediante analisi multivariata di immagini iperspettrali nel vicino infrarosso” è risultato il migliore, nella categoria – Agraria – per aver dato un contributo importante per la visualizzazione di danni non rilevabili ad occhio nudo sulle pere causati dalle punture della cimice asiatica, al fine di implementare sistemi di cernita in post raccolta.
| Problemi affrontati | Soluzioni proposte | Aziende interessate |
| Difficoltà nel rilevamento precoce dei danni da cimice asiatica. Perdita economica dovuta alla vendita di pere danneggiate o alla loro esclusione dal mercato. Mancanza di strumenti automatizzati per la selezione della frutta in post-raccolta. | Utilizzo di imaging iperspettrale nel vicino infrarosso per rilevare danni non visibili a occhio nudo. Sviluppo di un algoritmo di analisi delle immagini per classificare pere sane e danneggiate. Creazione di un dataset per migliorare la classificazione automatica e la selezione delle pere | Cooperative e aziende di stoccaggio e distribuzione di frutta. Industrie di trasformazione della frutta. Produttori di tecnologie per il controllo qualità in post-raccolta. |
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