La evolución de la IA proporciona una visión sin límites para la inspección de alimentos en IQF

Este artículo apareció originalmente en la revista Refrigerated & Frozen Foods. Haga clic aquí para acceder al artículo.

Las retiradas de productos son una pesadilla común que comparten todos los procesadores de alimentos. Localizar y desechar los productos afectados puede costarle a una empresa millones de dólares y pagar cualquier multa o acción legal que pudiera derivarse de la retirada del mercado. Luego, comienza el largo camino para recuperar la confianza de los consumidores en el producto o la marca, que puede llevar años y requerir más dinero a través de iniciativas de relaciones públicas.

Los productos alimenticios individuales ultracongelados (IQF) son especialmente susceptibles de ser retirados del mercado a causa de materiales extraños. La complejidad del procesamiento de los alimentos mediante el método IQF, que comienza con la recolección y los residuos del campo que normalmente se transportan con el producto (tallos, raíces, rocas, etc.) y a lo largo de las múltiples fases de procesamiento y envasado, ofrece amplias oportunidades para que entren materias extrañas.

Las variaciones naturales en el IQF producen productos alimenticios que complican aún más la detección de materiales extraños. La amplia gama de formas, colores y texturas de un paquete de frutas o verduras congeladas puede hacer que sea casi imposible determinar en una fracción de segundo si los productos son buenos y si hay materiales extraños, incluso para un inspector de productos bien capacitado que observe la línea.

En los últimos años, ha habido un aumento en el número de empresas de procesamiento de alimentos de IQF que utilizan equipos de inspección basados en imágenes impulsados por modelos de inteligencia artificial (IA) para la detección de materiales extraños. La capacidad de personalización y el reducido tamaño que necesitan estos sistemas los convierten en una opción deseable para ampliar las iniciativas de seguridad alimentaria. Sin embargo, es fundamental entender cómo funcionan y cuáles son sus limitaciones.

Fuentes de materias extrañas en el procesamiento de alimentos IQF

Hay un sinfín de formas en las que materiales extraños pueden infiltrarse en el procesamiento de alimentos del IQF. Los residuos del campo, como piedras y ramitas, o los residuos de envases, como el plástico, el papel, las astillas de madera y las ataduras de las cajas, son peligros comunes para los productos que ingresan. Los materiales extraños derivados del desgaste de los equipos, como las virutas de metal de las máquinas de corte o los tornillos sueltos de los sistemas transportadores desgastados, también son una fuente común de materiales extraños.

Por supuesto, el error humano es otra fuente de material extraño. En las líneas de procesamiento del IQF, es habitual que el personal no esté capacitado o desatento manipule mal los productos o añada materiales a la línea de producción.

Si bien algunas de estas fuentes pueden abordarse y corregirse con una formación adecuada de los empleados, una mejor manipulación de los materiales y mejores protocolos de mantenimiento, el ritmo de producción y los muchos pasos del procesamiento de alimentos en IQF hacen que la detección de materiales extraños sea una lucha interminable para las empresas.

El papel emergente de la IA en la seguridad alimentaria

Además de los inspectores humanos, muchas empresas de procesamiento de alimentos de IQF utilizan detectores de metales y sistemas de rayos X en línea para encontrar materiales extraños en las etapas críticas del proceso. Los sistemas de rayos X son ideales para detectar objetos extraños densos en una línea de procesamiento, incluidos materiales que pueden estar incrustados en productos de buena calidad y no ser visibles de inmediato. Sin embargo, los materiales extraños menos densos o «blandos», como la madera, el papel, el caucho, la espuma y el plástico, normalmente no son detectados por los sistemas de rayos X.

Una de las principales ventajas de los sistemas de visión impulsados por inteligencia artificial es su capacidad para detectar materiales extraños blandos en la superficie de una línea de procesamiento, incluidos objetos que pueden tener un aspecto similar al de un buen producto. Para ello, la IA interpreta lo que ve comparándolo con los modelos de IA, que son los criterios que utiliza para encontrar y separar el material extraño del producto en buen estado de la línea. Si un inspector humano puede detectar un material concreto en la línea, entonces se puede entrenar a un modelo de IA para que detecte ese material.

Además, a diferencia de los sistemas de visión tradicionales que se basan en mediciones basadas en reglas programadas como tolerancias de aprobación o rechazo para características específicas del producto, los sistemas de inteligencia artificial utilizan el aprendizaje automático para identificar las características en función de la forma, la textura y otras características del objeto. Esta característica única hace que los sistemas de visión con inteligencia artificial sean capaces de distinguir objetos extraños sutiles, incluidas las variaciones naturales de los productos. La IA puede identificar cualquier cosa, desde el tallo verde de las judías verdes hasta la piel dura translúcida de las cebollas picadas.

Cómo funcionan los sistemas de inspección de materiales extraños impulsados por IA

Los sistemas de inspección visual basados en IA combinan una o varias cámaras de alta resolución con una interfaz de software para tomar imágenes en tiempo real de los productos para su análisis por IA. Cada modelo de IA con material extraño se crea mostrando al sistema varias imágenes de buenos productos e imágenes que incluyen el material extraño objetivo. Con una formación especializada, el sistema de IA aprende a identificar materiales extraños y a activar una alerta o hacer sonar una alarma a un operador sobre la presencia de material extraño. Algunas aplicaciones pueden incluir un sistema de rechazo automatizado adaptado a un producto específico para eliminar el material sin detener la línea de procesamiento.

La inspección por IA también puede detectar objetos densos, pero su eficacia contra objetos tradicionalmente desafiantes los diferencia de los detectores de rayos X y metales. Sin embargo, los sistemas de visión artificial para la detección de materiales extraños solo pueden analizar la superficie del producto que pasa por debajo de la cámara. Hay maneras de solucionar este problema: utilizar mesas vibradoras o aplicaciones en cascada (por ejemplo, instalar una cámara en un sistema de transporte para inspeccionar los productos que caen libremente).

Por este y otros motivos, los sistemas de visión con IA no sustituyen de manera inmediata a las tecnologías de detección de metales y rayos X, sino que complementan sus análisis. Los procesadores IQF combinan estas tecnologías para lograr una protección superior contra materiales extraños.

Un uso común de la inspección de productos con IA en el procesamiento de alimentos con IQF ocurre justo antes de cortar el producto en cubitos. La captura de materias extrañas en estas etapas no solo evita que se corten en trozos más pequeños y afecten a más productos, sino que también ayuda a evitar posibles daños en el equipo de procesamiento.

Otro punto común para la inspección de la IA en las plantas del IQF es la ingesta de productos crudos. Una vez más, capturar y eliminar los residuos procedentes del campo antes de las etapas de procesamiento posteriores es fundamental para proteger los equipos de procesamiento y evitar que los productos se contaminen aún más en las etapas posteriores del procesamiento.

Muchos procesadores también utilizan tecnologías de inspección por IA inmediatamente después de la congelación, lo que permite comprobar la presencia de contaminantes antes del envasado y la distribución. Lo que hace que la IA sea especialmente valiosa para los entornos de IQF es su capacidad para adaptarse a las variaciones de los productos y mejorar con el tiempo. Los operadores pueden volver a entrenar el sistema con una reprogramación mínima para detectar nuevos materiales extraños, variaciones estacionales o tipos de productos.

Los sistemas de visión basados en inteligencia artificial también se integran con el sistema MES, el software ERP u otros análisis basados en la nube de una instalación de IQF para ayudar a obtener información operativa valiosa y mejorar la eficiencia de la línea. Además, los sistemas de inspección basados en inteligencia artificial contribuyen a mejorar la trazabilidad y la preparación para el cumplimiento. Al crear un registro de auditoría digital que los equipos de calidad pueden utilizar para investigar las causas fundamentales, validar las medidas correctivas y demostrar el cumplimiento con los organismos reguladores, los procesadores del IQF pueden controlar mejor el control de los procesos y la seguridad alimentaria con la ayuda de la IA.

Consideraciones de planificación para los sistemas de inspección por visión con IA

Si bien la inspección por visión basada en inteligencia artificial ofrece poderosas ventajas para el procesamiento del IQF y la seguridad alimentaria, es necesaria una implementación cuidadosa. Una de las consideraciones inmediatas es la necesidad de disponer de datos de entrenamiento de modelos de IA de alta calidad. Estos sistemas se basan en grandes volúmenes de imágenes etiquetadas con precisión para que el sistema de inteligencia artificial conozca las diferencias entre los productos aceptables y los contaminantes extraños. Para los procesadores IQF con una amplia gama de productos mixtos, recopilar suficientes ejemplos de todos los posibles tipos de defectos (especialmente los materiales poco comunes o de baja frecuencia) es un proceso intensivo. Contar con la ayuda de un experto en formación en IA puede ayudar a agilizar este esfuerzo.

Los sistemas de inspección por IA deben calibrarse cuidadosamente dentro de la línea IQF, que se mueve rápidamente. La detección fiable requiere algunas modificaciones en los transportadores o en los equipos de procesamiento para lograr ángulos de cámara, condiciones de iluminación y dispersión del producto óptimos.

Las limitaciones de los métodos tradicionales de detección de materiales extraños en el procesamiento del IQF son cada vez más evidentes, especialmente a medida que los consumidores y los reguladores exigen cada vez más seguridad alimentaria. Las tecnologías de inspección por visión impulsadas por inteligencia artificial son una solución convincente para satisfacer estas demandas, ya que ofrecen una detección precisa de materiales extraños, que requiere la velocidad y la flexibilidad que se requieren en las operaciones actuales del IQF. Con la capacidad de detectar una amplia gama de contaminantes en tiempo real y adaptarse a los tipos de productos en constante cambio, los sistemas de visión artificial ayudan a los procesadores IQF a ir más allá del control de calidad reactivo y adoptar un enfoque más predictivo basado en los datos.

La inspección por IA ya no es un concepto futurista: es una herramienta práctica y comprobada que varias empresas de procesamiento de alimentos utilizan hoy en día para mejorar la seguridad alimentaria. Ofrece una forma nueva y emocionante para que las empresas del IQF tomen medidas proactivas para lograr operaciones más innovadoras y seguras.