Sistemas de inspección visual para panaderías industriales

¿Cómo se aseguran las panaderías industriales de que solo se entregue el pan perfecto a sus clientes? En este caso de éxito, te mostramos cómo el líder global en fabricación de equipos de inspección de panes confió en la experiencia de STEMMER IMAGING para optimizar las capacidades de sus sistemas de detección de defectos.

La compañía neerlandesa Niverplast es uno de los mayores fabricantes de equipos de inspección de panes del mundo. Estos equipos están distribuidos por todo el mundo y utilizan sistemas de visión artificial para el contaje y detección de anomalías de forma automatizada.

Con el objetivo de optimizar las capacidades de detección de defectos de su equipo de inspección, los especialistas en procesamiento de imágenes de Niverplast contactaron con los expertos de STEMMER IMAGING, el grupo líder en soluciones de visión artificial al cual pertenece INFAIMON.

La visión artificial, clave en el proceso

Los panes precocidos pasan primero por un detector de metales con el fin de evitar la presencia indeseada de dicho material en el producto. Posteriormente, los panes pasan por dos fases de un sistema de inspección por visión artificial. La primera inspección verifica las dimensiones del producto, tales como el ancho, alto y largo, a la vez que se inspecciona el color y la cobertura. Cualquier error en esta etapa es identificado por el sistema de visión artificial y se resuelve expulsando el pan de la cinta a través de un sistema mecánico controlado por el equipo de visión. La segunda etapa cuenta también con un sistema de visión que hace el recuento del número de barras de pan sin irregularidades que continúan en el proceso hacia el empaquetado.

El núcleo del sistema de visión utilizado por Niverplast está basado en cámaras lineales y el software de visión Common Vision Blox , ambos comercializados por INFAIMON.

Según Dietmar Serbée, director general de STEMMER IMAGING Benelux, la gran dificultad del sistema radica en que ninguna barra de pan es idéntica, siempre existirán pequeñas variaciones y el sistema tiene que ser capaz de decidir, por ejemplo, si una hendidura en la superficie del pan es un corte deliberado o una fractura indeseada. La decisión de utilizar Common Vision Blox  fue tomada concretamente debido a que dicho software es capaz de distinguir entre estos detalles de forma muy fiable.