Control mediante Visión Artificial

Inspección de calidad

Entrenamiento de algoritmo de inspección usando cámaras que analizan imágenes de espectro visible o infrarrojos, caracterizando el 100% de la producción e integrado con un sistema de electroválvulas.

Caso de Éxito

Regadhigos

Contexto

Regadhigos está comprometido con la calidad del producto que ofrece a sus clientes, por ello ha optado por poner la última tecnología a disposición del servicio a sus clientes. Capacidades como la identificación de cuerpos extraños con una precisión mayor a la que puede percibir el ojo humano, o incluso ir más allá identificando toxinas no visibles al ojo humano.

Además, se trata de una solución integrada con la línea de producción para la extracción de los elementos que no cumplen los estándares de calidad, lo que permite optimizar el proceso en su conjunto y reducir los costes del mismo

Objetivos y retos

Mejorar la detección de cuerpos extraños

La producción de higos tiene el reto de poder identificar cuerpos extraños que por error pueden acabar embolsados junto con el producto, como por ejemplo piedras de pequeño tamaño. Esto se suele gestionar por personas que inspeccionan el producto, pero no siempre es fácil identificarlo y eso limita la tasa de éxito en la eliminación de estas impurezas

Detectar toxinas no visibles

Además de las impurezas visibles, hay otros problemas no visibles, como las aflatoxinas, que son perjudiciales para el consumo humano. Estas sustancias se identifican en laboratorio, por lo que el control se realiza sobre muestreos periódicos orientados a identificar muestras de un lote contaminado, siendo inviable una inspección higo a higo sobre toda la producción

Optimizar el proceso en su conjunto

La velocidad de la línea de producción está condicionada por la velocidad a la que los operarios pueden identificar visualmente los cuerpos extraños y posteriormente coger y retirar los elementos que se hayan identificado como incumplidores de los criterios de calidad. Además, está sujeto a la valoración que cada operador haga sobre los higos inspeccionados, pudiendo diferir entre operadores.

Resultados

Detección de cuerpos extraños optimizada

Mediante el uso de cámaras infrarrojas se puede discernir sin lugar a dudas el tipo de materia que se está inspeccionando. De este modo resultan totalmente diferenciables las piedras, que representan el principal problema de los higos.

Además, también se utilizan cámaras de luz visible para distinguir otro tipo de objetos que por forma se pueden identificar también como impurezas, como por ejemplo ramas.

Identificación de aflatoxina en toda la producción

Mediante el uso de cámaras hiperespectrales se consigue penetrar visualmente en el interior del alimento de forma no intrusiva y se pueden obtener datos sobre la composición del mismo que no son visibles en las longitudes de onda que es capaz de percibir el ojo humano. De este modo es posible detectar aflatoxinas sobre cada uno de los higos que va a ser embolsado y distribuido.

Integración con la línea de producción

La solución se ha integrado con la línea de producción, de modo que cada higo defectuoso que se detecta es automáticamente expulsado mediante unas electroválvulas preparadas para trabajar a alta velocidad y sin necesidad de intervención manual. De este modo, se ha conseguido reducir los costes y al mismo tiempo incrementar la productividad del proceso en su conjunto

El Valor de Telefónica Empresas

La consultoría realizada y el entendimiento de la problemática del cliente, permitieron identificar una combinación integrada de soluciones que cumpliese con los requisitos dentro de todo el catálogo de posibilidades que ofrece la visión artificial. De este modo se ha podido abordar cada parte del problema con la solución más óptima, en vez de intentar abordarlo todo con una única solución

El enfoque de Telefónica respecto al Computer Vision, entendiéndolo como una capacidad de automatización integrada en el proceso productivo, resolviendo la problemática end to end también es un punto clave. En este caso, integrándose con la línea de producción para conseguir una total automatización del proceso

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