Culiacán, Sinaloa.- Investigadores de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS) desarrollaron una innovadora tecnología basada en visión artificial e inteligencia artificial (IA) que permite evaluar y clasificar automáticamente la calidad del maíz, una herramienta que promete hacer más rápidos, precisos y transparentes los procesos de comercialización del grano.
El avance cobra especial relevancia en un país que produjo cerca de 19 millones de toneladas de maíz al cierre de 2025. En ese escenario, Sinaloa se consolidó como el segundo productor nacional, con 2.32 millones de toneladas, equivalentes al 12.21 por ciento de la producción nacional, de acuerdo con datos del SIAP.
El desarrollo científico quedó plasmado en el artículo “Evaluación comparativa de técnicas de segmentación en semillas de maíz”, cuyo objetivo es optimizar la identificación de granos mediante herramientas de visión por computadora capaces de detectar daños severos, moderados, leves o la ausencia de afectaciones.
El doctor Juan Augusto Campos Leal, investigador de la UAS, explicó que el proyecto comparó diversas técnicas de procesamiento de imágenes utilizando espacios de color como RGB y HSV, además de algoritmos especializados que permiten determinar con mayor precisión la calidad de cada grano.
“Este enfoque permitió validar objetivamente los resultados y determinar cuáles métodos ofrecen mayor precisión para la identificación automática de los granos, fortaleciendo la confiabilidad del proceso de análisis”, señaló.
Por su parte, el doctor Arturo Yee Rendón, investigador de la Facultad de Informática Culiacán y miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), destacó que la investigación responde a una necesidad real del sector agrícola, ya que en muchos centros de acopio la evaluación del maíz continúa realizándose de forma manual.
Explicó que la implementación de inteligencia artificial permitirá automatizar el conteo y clasificación de los granos, reduciendo errores humanos y generando evaluaciones más objetivas que contribuyan a establecer un valor comercial más justo para los productores.
Uno de los principales retos, indicó, consiste en identificar correctamente granos que aparecen superpuestos en las imágenes o presentan distintos niveles de daño, un desafío que esta investigación busca resolver mediante algoritmos especializados.
Los investigadores recordaron que la UAS también participa en proyectos de agricultura de precisión, como el Congreso Internacional de Drones en Agricultura, donde se han presentado desarrollos tecnológicos para el conteo automatizado de plantas de maíz.
Además, destacaron que la metodología desarrollada no se limita al maíz, sino que puede adaptarse a otros cultivos y aplicaciones agrícolas que requieran procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial.
Con este avance, la Universidad Autónoma de Sinaloa fortalece la investigación aplicada al campo, impulsando herramientas tecnológicas que pueden mejorar la productividad, la evaluación de las cosechas y la competitividad del sector agrícola mexicano.
