*Investigadores de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS) desarrollaron una herramienta automatizada para clasificar y evaluar el daño en los granos de maíz, dejando atrás los tardados e imprecisos métodos manuales.
Culiacán.-Con una cosecha nacional que alcanzó casi los 19 millones de toneladas al cierre de 2025, el maíz sigue siendo el corazón del campo mexicano. Sinaloa reafirma su liderazgo como el segundo productor del país —con 2.32 millones de toneladas, equivalentes al 12.21 % del total nacional, superado solo por Jalisco—, lo que exige procesos más eficientes en la cadena agroalimentaria.
Para responder a esta exigencia, científicos del estado desarrollaron el estudio Evaluación comparativa de técnicas de segmentación en semillas de maíz, enfocado en automatizar la inspección de calidad de las cosechas mediante visión por computadora e inteligencia artificial.
El objetivo es Sustituir la revisión visual tradicional por algoritmos capaces de clasificar en segundos si un lote tiene daños leves, moderados, severos o si está libre de afectaciones.
¿Cómo funciona la tecnología?
El proyecto combina espacios de color (como RGB y HSV) con algoritmos de segmentación que procesan imágenes digitales del grano.
La metodología fue validada con métricas científicas internacionales para asegurar que la máquina clasifique con la máxima objetividad.
Los algoritmos lograron resolver problemas complejos, como la correcta identificación de granos traslapados o agrupados en una sola toma.
El software no solo sirve para el maíz; puede adaptarse para evaluar otros granos y cultivos.
Transparencia y precios justos para los productores
El Dr. Arturo Yee Rendón, investigador de la Facultad de Informática Culiacán e integrante del SNII, enfatizó que este desarrollo busca resolver un problema real en el campo:
«Actualmente, la evaluación de calidad en muchos lados sigue siendo manual. Automatizar el conteo y la clasificación mediante visión por computadora genera procesos más eficientes, objetivos y transparentes, garantizando un valor comercial justo para la cosecha del productor.»
Por su parte, el Dr. Juan Augusto Campos Leal, coautor de la investigación, resaltó que el uso de estas herramientas fortalece la confiabilidad de los análisis y abre la puerta a una agricultura de precisión moderna y sustentable.
Un ecosistema de agrotecnología en desarrollo
Este avance se suma a otras iniciativas de la UAS en tecnología agrícola —como el uso de drones para el conteo automatizado de plantas—, consolidando a la Facultad de Informática Culiacán como un núcleo de desarrollo e innovación.
Los investigadores extendieron una invitación abierta a estudiantes, científicos y al sector productivo a colaborar en proyectos interdisciplinarios que lleven la inteligencia artificial directamente a los valles agrícolas.
