Refuerce la seguridad y calidad alimentaria con IA

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Desde las pechugas de pollo empanadas hasta las galletas con pepitas de chocolate, las tecnologías de producción y las velocidades de procesamiento de las instalaciones alimentarias actuales han cambiado drásticamente en los últimos años. Esta transición hacia una mayor automatización y una menor intervención manual es evidente desde que las materias primas entran en la planta hasta que el producto final se envasa.

A pesar de estos nuevos métodos de producción, muchos procesadores de alimentos siguen dependiendo en gran medida de inspectores manuales como última línea de defensa para validar la calidad del producto final y detectar materiales extraños nocivos que pueden dar lugar a costosas retiradas de productos. Las tecnologías de seguridad alimentaria comunes, como los rayos X y los detectores de metales, que son eficaces para detectar metales o huesos, tienen dificultades con materiales extraños de baja densidad o no metálicos, como el plástico, el caucho, la madera y objetos de color similar al del producto alimenticio.

Para hacer frente a estas limitaciones, la industria del procesamiento de alimentos recurre cada vez más a sistemas de inspección visual basados en inteligencia artificial (IA). Estos sistemas ofrecen capacidades de detección mejoradas y una eficiencia operativa que responde a los retos de los entornos de producción modernos.

Una nueva era en la inspección de productos alimentarios

Las tecnologías de inspección visual en línea no son nuevas en la industria alimentaria. Algunos sistemas de inspección visual basados en reglas se han utilizado con éxito en las líneas de producción durante décadas. Estos sistemas combinan cámaras 2D y 3D de alta resolución para analizar todas las caras de un producto en busca de rasgos visuales preprogramados, incluida la parte inferior. Desde el tamaño, la forma, el color y el veteado general de un corte de carne hasta la distribución de las semillas en un pan de hamburguesa con sésamo, los sistemas de visión basados en reglas detectan eficazmente detalles finitos del producto que son casi imposibles de identificar cuando se opera a la velocidad máxima de la línea.

Los sistemas de visión en línea también pueden integrarse con mecanismos de rechazo para retirar automáticamente los productos que no cumplen las especificaciones del flujo de proceso o alertar al operario para que actúe.

A medida que ha aumentado la demanda de estos sistemas, los sistemas de visión basados en reglas están llegando a sus límites tecnológicos. Los productores solían conformarse con inspeccionar un puñado de aspectos del producto; ahora les interesa mucho más. Por ejemplo, volviendo al caso del pan de hamburguesa, muchas cadenas de restaurantes de servicio rápido (QSR) prefieren ahora un pan con una superficie de producto consistentemente brillante. Sin embargo, este brillo afecta a la medición del color del sistema de visión. Las empresas pueden capturar esta característica del producto, tradicionalmente difícil de medir, con el esquema de iluminación, el software y la configuración de cámara adecuados.

Estas crecientes demandas han llevado a los proveedores de tecnología a explorar la IA para agilizar la creación de modelos de medición para los sistemas de inspección de productos. El aprendizaje automático automatizado de las especificaciones y características del producto reduce drásticamente la complejidad del sistema y agiliza la configuración del producto, ayudando a las empresas a alcanzar mayores cotas de control de calidad y seguridad alimentaria.

La inspección por IA va más allá de los colorímetros, los rayos X y los sistemas de detección de metales al aplicar un análisis más profundo de la superficie del producto. La IA está entrenada para detectar lo que un humano puede ver y mucho más.

La IA permite capacidades de medición complejas

Como ejemplo, utilicemos un fabricante de pizzas congeladas que tiene el reto de producir un producto consistente. La mayoría de las plantas de pizza tienen múltiples etapas donde los ingredientes se aplican automáticamente al producto a medida que pasa por una cinta transportadora. Este proceso rápido y, a veces, caótico suele ser difícil de controlar con precisión para un operario humano.

Cada pizza tiene múltiples ingredientes, texturas y colores. Con la visión basada en reglas, el operario tendría que programar mediciones individuales para cada ingrediente de una pizza y estratificarlas en la medición general del producto. Dependiendo del tipo de pizza, estas mediciones pueden requerir una inmensa potencia de cálculo y una compleja convolución de mediciones.

Ahora, con la inspección por IA, el operario de la pizza puede entrenar al software para que inspeccione inmediatamente toda la pizza y todas sus complejidades con una precisión de élite.

Del mismo modo, el sistema de inspección basado en IA también sabe cuándo los productos no cumplen las especificaciones ideales. Por ejemplo, algunos fabricantes de platos preparados congelados utilizan sistemas de IA para garantizar que los ingredientes alimentarios se administren directamente en los componentes de envasado correctos, determinar si falta algún producto (por ejemplo, albóndigas en un plato de albóndigas suecas congeladas) o validar el envasado del producto.

Un argumento a favor de la IA en la seguridad alimentaria

Las empresas de procesamiento de alimentos llevan mucho tiempo enfrentándose a dificultades para retener y formar a inspectores de producto en planta, a pesar de que estos puestos son fundamentales para garantizar la calidad y la seguridad alimentaria. Sin embargo, hay mucho en juego: una sola retirada de producto debido a materiales extraños nocivos no detectados puede causar graves pérdidas económicas y dañar la reputación de una marca en el mercado.

El impacto financiero de una retirada de producto en la industria alimentaria puede ser abrumador. Según estudios del Food Marketing Institute y la Consumer Brands Association, el coste medio de una retirada oscila entre 10 y 30 millones de dólares. Estos costes incluyen notificar a consumidores y minoristas, retirar productos de las estanterías, eliminar artículos contaminados y gestionar los problemas de relaciones públicas resultantes.

Las empresas de procesamiento de alimentos recurren cada vez más a sistemas de inspección basados en IA para mitigar estos riesgos. Al invertir en sistemas avanzados para detectar posibles peligros, las empresas pueden salvaguardar sus operaciones, proteger a sus clientes y reducir la probabilidad de costosas retiradas.

Además, para las plantas de procesamiento de carne, aves y marisco que cuentan con entornos sanitarios estrictos, existen sistemas de inspección por IA que cumplen los requisitos de lavado (IP69K, NEMA-4X, etc.). Por ejemplo, las empresas que procesan recortes de vacuno utilizan estos sistemas de inspección sanitaria para identificar materiales extraños indetectables mediante rayos X y detectores de metales. Dado que los recortes de vacuno rara vez son uniformes o consistentes, los sistemas de visión basados en reglas tienen dificultades para distinguir los buenos productos de los materiales nocivos. Sin embargo, un sistema de IA puede compartimentar al instante todo lo que analiza en una línea de procesamiento e identificar al momento los materiales que considera fuera de los criterios de aceptación.

Detectar materiales extraños antes de que puedan llegar a etapas posteriores de procesamiento puede ahorrar a las empresas muchos millones de dólares a lo largo de la vida útil del sistema. Esto no solo proporciona un rápido retorno de la inversión, sino que también ayuda a salvaguardar la confianza del consumidor en una marca.

La IA ofrece apoyo donde las plantas suelen tener dificultades

La IA seguirá siendo un tema muy debatido en todo el mundo, especialmente en lo que respecta a su impacto en la sustitución de la mano de obra humana en diversos sectores y responsabilidades. Sin embargo, la retención de personal en puestos cruciales de control de calidad siempre ha sido difícil en la industria alimentaria.

Las tecnologías de inspección por IA abordan eficazmente estas necesidades aplicando una objetividad del 100% a su proceso de inspección, algo que no puede lograrse con un operario humano. En lugar de tener que dedicar mucho tiempo, dinero y esfuerzo a formar a los empleados en estas tareas importantes pero monótonas y repetitivas, la empresa puede asignar a esas personas responsabilidades más significativas en otras partes de la planta.

Además, un principio fundamental en el despliegue de sistemas de inspección por visión artificial es la necesidad de la participación humana en la formación y el mantenimiento de estos sistemas. Las aplicaciones de IA logran un éxito óptimo cuando son guiadas por la experiencia humana, principalmente a través de metodologías de aprendizaje supervisado. Por lo tanto, la IA nunca sustituirá por completo al factor humano en la producción de alimentos; en su lugar, dotará a las plantas para satisfacer eficazmente las crecientes demandas sin sacrificar la calidad ni los esfuerzos de seguridad alimentaria. A medida que las tecnologías de IA evolucionan rápidamente cada día, se utilizarán más ampliamente en la industria de procesamiento de alimentos para garantizar alimentos más seguros y de mayor calidad con un mayor rendimiento y un menor coste.