UN METODO NON DISTRUTTIVO PER LA CLASSIFICAZIONE DELLE UOVA DA CONSUMO BASATO SU RETI NEURALI ARTIFICIALI

Le uova da consumo, secondo il regolamento comunitario CE 2295/2003, sono classificate in categorie di freschezza sulla base dell’altezza della camera d’aria, la quale, come noto, aumenta con il tempo di conservazione. Per rispondere a tale esigenza, negli ultimi dieci anni sono stati studiati metodi alternativi alla speratura, poco adatta ad un impiego in linea, quali: spettroscopia o impiego del naso elettronico. In tale contesto, scopo della presente ricerca è lo studio di una metodologia inedita, in grado di classificare le uova da consumo secondo le categorie di freschezza contemplate dalla normativa, sulla base dell’analisi delle proprietà dielettriche, realizzata attraverso una rete neurale. La rete neurale è risultata efficace nell’estrarre il contenuto informativo delle misure dielettriche, anche in casi difficilmente affrontabili con i metodi della statistica classica, permettendo di classificare le uova in esame con una precisione superiore al 90%. I risultati ottenuti mettono in evidenza le potenzialità di sviluppo dell’analisi delle caratteristiche dielettriche unita all’elaborazione statistica con le reti neurali nella classificazione delle uova da consumo, anche nell’ottica di una implementazione in linea del metodo.