Los pilares de la inspección basada en IA comienzan en la línea de producción
Este artículo fue publicado originalmente por National Provisioner.
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Desde los cortes de carne cruda hasta los alimentos terminados, muchos procesadores de carne y aves dependen de controles de calidad rutinarios mediante muestras para supervisar y controlar la calidad de sus productos. Este proceso clave se vuelve aún más crítico a medida que los procesadores amplían sus operaciones para manejar mayores volúmenes y la automatización reduce la presencia humana en las líneas de procesamiento.
Durante un control de calidad típico, el inspector retira los productos de la línea, mide las dimensiones con calibres, evalúa el color, la textura, el veteado y otras características visuales, pesa el producto y, finalmente, registra los datos. Con la alta producción actual, este proceso lento puede provocar que grandes cantidades de producto se vean afectadas antes de que el operador detecte el problema. Esto deriva en costosos procesos de reprocesamiento que pueden paralizar las instalaciones y bloquear los envíos.
Además, ¿qué ocurre entre los controles de muestra cuando nadie observa el producto? Los contaminantes extraños pueden aparecer en un instante y en cualquier momento. Muchos de estos contaminantes, como madera, plásticos y objetos de baja densidad, pueden pasar desapercibidos para las tecnologías actuales de detección de materiales extraños, como los rayos X y los detectores de metales.
Mantener y mejorar la calidad de los alimentos es fundamental para cumplir con los estándares de la marca, así como para proteger y satisfacer a los consumidores. Sin embargo, como han descubierto muchas empresas de procesamiento de alimentos, las técnicas de muestreo tradicionales pueden no ser suficientes para satisfacer las demandas modernas. Muchos procesadores están recurriendo a soluciones de inspección automatizadas para resolver este problema, y estas herramientas suelen implementarse con éxito en unos pocos pasos sencillos.
Paso 1: Mejorar la eficiencia de los controles manuales de producto con tecnología objetiva
Los procesos basados en personas son intrínsecamente subjetivos, y los controles rutinarios de calidad no son una excepción. Cada paso en el proceso de muestreo de calidad es propenso al error humano, lo que puede afectar a los resultados registrados. Factores como los puntos entre los que un inspector decide medir, la presión que ejerce con el calibre sobre el producto e incluso cómo manipula y coloca el producto para la medición pueden tener un impacto notable en los resultados. Incluso el acto rutinario de registrar los resultados de las mediciones puede estar sujeto a errores tipográficos y de otro tipo que pueden contaminar los datos recopilados.
Muchas empresas procesadoras de carne que buscan endurecer los controles de calidad manuales han resuelto estos problemas utilizando sistemas de medición por visión de sobremesa asequibles. Estos productos extraen mediciones de imágenes 2D y 3D de alta resolución para evaluar el tamaño, la forma, el color, el veteado, la textura y otros atributos del producto. Los usuarios pueden personalizar las tolerancias y las necesidades de medición para cada producto único. Algunos sistemas también incluyen aplicaciones para predecir el peso de un producto con alta precisión, eliminando la necesidad de balanzas. Todas las mediciones se capturan al instante durante una sola pasada, eliminando errores subjetivos y acelerando significativamente el proceso.
Los sistemas de medición por visión de sobremesa también permiten a los equipos de calidad medir los productos más rápido, lo que significa que los operadores pueden recopilar más datos para representar mejor el proceso de producción. De hecho, un importante productor avícola en EE. UU. mejoró su tasa media de inspección de pechugas de pollo de unas 450 a 1.700 al mes, un aumento de casi el 380%. Este mayor tamaño de muestra proporciona los datos necesarios para supervisar eficazmente y reaccionar rápidamente a los cambios en el proceso de producción.
Paso 2: Integración de los conocimientos obtenidos en línea en los procesos de la línea de producción
El éxito de algunas empresas con los sistemas de visión de sobremesa ha sentado las bases para un sistema totalmente integrado en la línea. Este éxito se debe a que las especificaciones de medición creadas para el sistema de sobremesa pueden transferirse a la línea de producción, donde los sistemas de inspección por visión en línea proporcionan una inspección a máxima velocidad de todos los productos. Estos sistemas suelen incluir la opción de analizar la superficie inferior del producto. Con la inspección en línea, las empresas pueden inspeccionar el 100% de los productos con poca interacción humana.
Si el sistema detecta un defecto, los sistemas de rechazo opcionales, como chorros de aire o paletas, pueden retirar automáticamente el producto que no cumple las especificaciones sin detener el flujo del proceso. El sistema recopila todos estos datos de calidad en informes de tendencias para permitir la toma de decisiones basada en datos a nivel de línea, planta y corporativo.
Sin embargo, la inspección de calidad es solo una parte del valor general de un sistema de visión en línea. Muchos clientes, especialmente los grupos globales de restaurantes de servicio rápido, han comenzado a presionar a sus proveedores para que adopten programas de seguridad alimentaria de nueva generación, especialmente aquellos relacionados con la reducción de incidentes con materiales extraños.
Paso 3: Reforzar la seguridad alimentaria con aplicaciones de inspección impulsadas por IA
Los recientes avances en inteligencia artificial han mejorado las capacidades de detección de los sistemas de inspección por visión en línea, que a menudo superan a las de los inspectores humanos. Las tecnologías de inspección por visión impulsadas por IA, equipadas con cámaras de alta resolución para la superficie superior e inferior, iluminación avanzada y capacidades de aprendizaje automático, son muy adecuadas para detectar objetos como láminas, películas, papel y más. La capacidad de detectar muchos de estos contaminantes de baja densidad convierte a estos sistemas en un excelente complemento para los sistemas de control basados en rayos X y detectores de metales existentes.
Las capacidades emergentes de imagen hiperespectral para sistemas de visión en línea permiten analizar propiedades composicionales como el contenido de humedad y aceite en las superficies de los productos. Estas nuevas funciones de inspección visual facilitan una detección más avanzada de materiales extraños y anomalías. Las aplicaciones de inspección visual basadas en IA siguen elevando el estándar de seguridad alimentaria y control de procesos, especialmente al combinarse con rayos X y detectores de metales para ofrecer una protección óptima. Estas inversiones contribuyen en gran medida a satisfacer las demandas de los clientes y a evitar retiradas de productos potencialmente costosas.
Planifique y marque el ritmo de su estrategia
Las tecnologías de inspección visual pueden parecer intimidantes al principio. Sin embargo, muchos de estos sistemas están diseñados para integrarse fácilmente en los procesos existentes y pueden adoptarse con un riesgo o esfuerzo mínimos. Los beneficios que ofrecen son significativos: pueden optimizar y mejorar la eficacia de los programas de calidad y seguridad de las empresas cárnicas, además de ofrecer una vía para que los procesadores de alimentos cumplan con las exigencias actuales. La gama consolidada de soluciones de inspección visual y las nuevas herramientas basadas en IA, que mejoran las capacidades y simplifican la configuración, hacen que su adopción sea más sencilla que nunca y aporten un valor inmediato a las organizaciones.
