La industria alimentaria es una de las más beneficiadas por la automatización industrial. La eficiencia en los procesos no solo es importante de cara al cliente, sino también ante la seguridad del consumidor y las regulaciones gubernamentales. Aspectos como la trazabilidad o procesos como la inspección de código de lote/fecha son solo ejemplos de aplicaciones de la visión artificial en la industria alimentaria.
Tecnologías de inspección de calidad en la industria alimentaria
Como mencionamos anteriormente, el control de calidad es un aspecto crítico para el sector de la alimentación. Gran parte del éxito de un negocio dentro de esta industria dependerá de este aspecto, ya que no solo se busca la mejora y optimización de procesos. Uno de los motivos que propician la incorporación de sistemas de visión artificial es la seguridad del consumidor: determinar qué productos están aptos para su comercialización y cuáles no.
La rentabilidad y reputación de una empresa puede verse en juego si no se llevan a cabo procedimientos eficientes y seguros. Además, es importante evitar el desperdicio de productos y materia prima, optimizando procesos anteriores.
Tareas automatizadas de medición, detección de errores y ejecución de mejoras son las que permiten que las compañías puedan alcanzar una línea de producción 100% efectiva y sin fallos. Pero, ¿qué tecnologías son las que intervienen?
Robótica guiada por visión artificial
Puede que la robótica sea uno de los aplicativos más importantes para la automatización industrial. Sin embargo, los robots no trabajan solos: requieren la guía de sistemas de visión artificial, que permitan reconocer el entorno, la trayectoria, evitar colisiones y también garantizar la seguridad del trabajador.
El robot es ejecutante y los sistemas de visión artificial dirigen, propiciando una unidad que asegura el éxito del proceso. Llevado a la práctica, un ejemplo de esto es SpecTUNA, un sistema modular automatizado con visión artificial y escaneado láser 3D para los procesos de posicionamiento, corte y clasificación de atún congelado.
Un brazo robótico extrae los atunes enteros de uno en uno y los traslada al módulo de corte. Este módulo opera a través de InPicker, la solución universal de Bin Picking desarrollada por INFAIMON que cuenta con un software de fácil configuración y adaptable a cualquier tipo de robot y garra.
Conoce el caso de éxito completo haciendo clic aquí.
Deep Learning
Mucho se habla en la actualidad del Deep Learning (DL): el sistema que imita la capacidad de aprendizaje humana a través de algoritmos, lo que permite la resolución de problemas complejos. El Deep Learning ha llegado para superar las limitaciones de la visión convencional y brindar soluciones alternativas a sectores industriales y no industriales.
El DL se adapta bien a cualquier necesidad: puede desarrollarse en entornos complejos, flexibles, no homogéneos, por eso resulta perfecto para la industria alimentaria.
Mediante algoritmos, es posible identificar estructuras y patrones en los datos de los que aprender y así evitar futuros errores. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología utilizada para leer códigos numéricos o letras con suma precisión. Permite detectar con mucha efectividad, errores o fallos que pueden tener enormes costos para una empresa.
El Deep Learning hace posible que las inspecciones puedan realizarse en todo tipo de entornos y espacios, incluso algunos con poca o mala iluminación.
Imagen Hiperespectral
La Imagen Hiperespectral es la tecnología aliada de los sistemas de inspección: permite ver lo que el ojo humano no puede. Mediante la captura de imágenes, es posible detectar defectos internos del producto y evitar que abandone la planta con partículas o contaminantes ajenas al producto y en muy poco tiempo, lo que significa una ahorro de recursos y costes.
Como se explica en nuestro artículo “5 ventajas de los sistemas de visión espectral en la industria alimentaria”, los sistemas hiperespectrales permiten generar mapas de composición (humedad, grasa, proteína, etc.) de los productos inspeccionados mediante imágenes que muestran las concentraciones de los parámetros de interés en cada punto de la muestra. Esto aporta un valor añadido a las empresas alimentarias que utilizan estos sistemas, ya que aumenta su competitividad.
Si te interesa saber más sobre este tema, te recomendamos ver nuestro webinar gratuito: “Sistemas espectrales y aplicaciones: explorando lo visible (y lo invisible)”.
Los sistemas de visión artificial permiten optimizar los procesos de inspección y detección de defectos, lo que trae múltiples beneficios a la industria. Una de esas ventajas es la posibilidad de obtener datos en tiempo real, que permiten parametrizar cuantitativamente diferentes características físicas (tamaño, color, textura) de los alimentos mediante tecnologías no intrusivas. La evaluación es rápida, precisa y se hace al 100% de la producción, sin dejar que ningún producto salga de la fábrica en malas condiciones.
Gracias a los avances tecnológicos, aquellas limitaciones con las que se encontraban algunas compañías, son solventadas con nuevas soluciones hechas a medida.
