FLATCLASS
- TÍTULO: FLATfish length and thickness CLASification System by artificial intelligence
- FECHA: 2025 - 2026
- PROGRAMA DE FINANCIACIÓN: IGAPE-IA360: Ayudas para el desarrollo tecnológico y la innovación mediante el uso de la inteligencia artificial.
- SOCIOS DEL PROYECTO:
Descripción
FLATCLASS está orientado al desarrollo de un sistema avanzado para la clasificación automática (grading) de alevines de lenguado, un proceso crítico en la acuicultura moderna. Tradicionalmente, esta tarea se realiza de forma manual, lo que implica elevados costes de mano de obra, riesgos de error y estrés para los peces. FLATCLASS propone una solución que integra cámaras de alta resolución y procesamiento de imágenes en tiempo real, junto con algoritmos de inteligencia artificial y modelos de predicción multiparamétrica, capaces de estimar con precisión el peso y las dimensiones de cada ejemplar.
La innovación del sistema radica en su capacidad para procesar múltiples canales en paralelo, permitiendo clasificar miles de peces por hora con un margen de error ≤ 5%. El proceso de calibración inicial ajusta dinámicamente los umbrales de clasificación (pequeño, mediano, grande), lo que asegura adaptabilidad a cada lote y reduce la variabilidad entre sesiones. Además, el sistema incluye una categoría de “errores” que garantiza la detección de anomalías o datos inconsistentes, reforzando así la fiabilidad de la herramienta.
Objetivos
Clasificación automática con cámaras inteligentes: procesado de imágenes de los alevines en tiempo real para detectar su tamaño de forma rápida y precisa.
Estimación precisa del peso de los peces: aplicar modelos matemáticos que calculan el peso a partir de las dimensiones del pez con un margen de error muy reducido (<5%).
Ajuste dinámico a cada lote de peces: adaptar automáticamente las categorías de tamaño (pequeño, mediano, grande) según las características reales de cada grupo.
Detección de anomalías: identificar ejemplares fuera de rango o con medidas anómalas para reforzar el control de calidad.
Procesamiento a gran escala: clasificar cientos de peces por hora en distintos canales de trabajo en paralelo, garantizando velocidad y eficiencia.
Gestión y trazabilidad de los datos: almacenar toda la información de forma ordenada y accesible, facilitando el seguimiento de los cultivos.
Tecnología avanzada en planta: ejecutar los cálculos en equipos locales con capacidad de procesamiento (Edge Computing), obteniendo resultados inmediatos.
Interfaz sencilla para el usuario: ofrecer un sistema de control intuitivo que facilite la supervisión sin necesidad de conocimientos técnicos especializados.
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