FOOD BOX SORTER

Equipos de visión artificial para clasificación de productos en caja

El Deep Learning o aprendizaje profundo es una de las ramas de la inteligencia artificial que está cada vez más presente en procesos de fabricación automatizada. La visión artificial basada en Deep Learning ofrece una multitud de soluciones para resolver de manera sencilla los retos de visión y clasificación más complejos.

Esta técnica consigue analizar las imágenes de forma muy similar a la del ser humano mediante el entrenamiento de redes neuronales convolucionales, un sistema de segmentación de imágenes que se adapta rápidamente a nuevas muestras sin necesidad de reprogramar algoritmos, tan solo reentrenando el sistema introduciendo las imágenes de estas nuevas categorías que quieren añadirse.

Entre las utilidades más destacadas del Deep Learning destacan:

  • Clasificación e identificación de productos
  • Verificación de la integridad del producto o envase
  • Localización, conteo y comprobación de la correcta colocación de características, piezas y productos en su ensamblaje
  • Lectura de caracteres alfanuméricos en superficies complejas como botellas transparentes y blandas o etiquetas con defectos

Por tanto, la visión artificial basada en Deep Learning ofrece soluciones a problemas que a través de la visión tradicional no pueden llegar a resolverse.

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En determinados procesos alimentarios del sector cárnico donde se faenan en línea los alimentos, es habitual que al final de las líneas de despiece sean los operarios quienes identifiquen los productos  y decidan a qué línea de procesado posterior debe dirigirse.

Esta tarea es tediosa y costosa, pudiendo ser sustituida por un sistema de visión adiestrado para la clasificación automática de los productos, lo que permite la automatización de los siguientes procesos. Food Box Sorter es un equipo de clasificación automática de productos en tiempo real por Deep Learning. Se utiliza para clasificar diferentes referencias o categorías de productos.  El equipo permite automatizar el proceso de clasificación disminuyendo la tasa de error y aumentando notablemente la efectividad.

El sistema a la vez que clasifica, detecta defectos de calidad, ya que una vez identificada la categoría del producto se ejecuta un algoritmo de inspección de calidad específico, pudiendo detectar contaminación y defectos en el faenado.

Esta automatización del proceso de clasificación en tiempo real se consigue a través del entrenamiento de una red neuronal a partir de miles de imágenes. Se introducen imágenes y se etiquetan indicando la referencia con la que queremos que el sistema identifique el producto. Es decir, cuantas más imágenes recibe el sistema, más entrenada estará esta red neuronal, hasta que el sistema “aprende” a identificar las diferentes categorías de los productos por sí mismo.

¿Qué ventajas tiene?

Altos rendimientos de inspección

No necesaria la reprogramación de los algoritmos para introducir nuevas categorías de productos

Reducción de los costes de mano de obra

Funcionalidades

  • Identificación de producto
  • Clasificación por calidad
  • Detección de defectos de faenado: huesos, ternillas, cartílagos…

Especificaciones

FOOD BOX SORTER