Los componentes básicos de la inspección impulsada por la IA comienzan en línea

Este artículo fue publicado originalmente por Aprovisionador nacional.

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Desde cortes de carne cruda hasta alimentos terminados, muchos procesadores de carne y aves de corral confían en los controles de calidad de las muestras de productos de rutina para monitorear y controlar la calidad de sus productos. Este proceso clave se vuelve aún más crítico a medida que los procesadores escalan sus operaciones para gestionar un mayor rendimiento, y la automatización reduce la presencia humana en las líneas de procesamiento.

Durante un control de calidad típico de la muestra, el inspector de calidad retira los productos de la línea, mide las dimensiones del producto con calibradores, evalúa el color, la textura, el veteado y otras características visuales, pesa el producto y, por último, registra los datos. Con el alto rendimiento de la producción actual, este proceso lento puede provocar que se vean afectadas grandes cantidades de productos antes de que el operario se dé cuenta del problema del proceso. Esto se traduce en costosas etapas de reprocesamiento que pueden paralizar las instalaciones de producción y detener los envíos.

Además, ¿qué ocurre entre las comprobaciones de muestra cuando nadie observa el producto? Los contaminantes extraños pueden aparecer en un instante y en cualquier momento. Muchos de estos contaminantes, como la madera, los plásticos y los objetos de baja densidad, pueden pasar desapercibidos para las tecnologías actuales de detección de materiales extraños, como los detectores de rayos X y metales.

Mantener y mejorar la calidad de los alimentos es fundamental para mantener los estándares de la marca y proteger y satisfacer a los consumidores. Sin embargo, como han descubierto muchas empresas de procesamiento de alimentos, las técnicas de muestreo tradicionales pueden no satisfacer las demandas modernas. Muchos procesadores están recurriendo a soluciones de inspección automatizadas para resolver este problema, y estas herramientas a menudo se implementan con éxito en unos pocos pasos sencillos.

Paso 1: Mejorar la eficiencia de las comprobaciones manuales de los productos con tecnología objetiva

Los procesos basados en el ser humano son intrínsecamente subjetivos, y los controles rutinarios de calidad de los productos no son diferentes. Cada paso del proceso de muestreo de calidad es propenso a errores humanos, lo que puede afectar a los resultados registrados. Factores como los puntos entre los que un inspector decide medir, la fuerza con la que presionan las pinzas contra el producto e incluso la forma en que manipulan y colocan 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 provocar errores tipográficos y de otro tipo que pueden contaminar los datos recopilados.

Muchas empresas de procesamiento de carne que buscan reforzar los controles de calidad manuales han resuelto estos problemas utilizando sistemas de medición visual de sobremesa asequibles en línea. Estos productos extraen medidas 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 gran precisión, lo que elimina la necesidad de utilizar balanzas. Todas las mediciones se capturan instantáneamente en una sola pasada, lo que elimina los errores subjetivos de las mediciones y acelera considerablemente el proceso.

Los sistemas de medición visual de sobremesa también permiten a los equipos de calidad medir los productos con mayor rapidez, lo que significa que los operadores pueden recopilar más datos para representar mejor el proceso de producción. De hecho, uno de los principales productores avícolas de EE. UU. mejoró su tasa media de inspección de pechugas de pollo de 450 a 1700 al mes, lo que representa un aumento de casi el 380%. Este aumento del tamaño de la muestra proporciona los datos necesarios para supervisar eficazmente los cambios en el proceso de producción y reaccionar con rapidez ante ellos.

Paso 2: Integrar la información en línea en los procesos en línea

Los éxitos de algunas empresas con los sistemas de visión de sobremesa han sentado las bases para un sistema en línea totalmente integrado. 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 permiten inspeccionar a toda velocidad todos los productos de la línea de producción. 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 sin necesidad de interacción humana.

Si el sistema detecta un defecto, los sistemas de rechazo opcionales, como los chorros de aire o las paletas, pueden eliminar automáticamente el producto que no cumple con 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 los datos a nivel de línea, planta y empresa de una organización.

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 mundiales de restaurantes de comida rápida, han empezado a presionar a sus proveedores para que adopten programas de seguridad alimentaria de nueva generación, especialmente aquellos relacionados con la reducción de los incidentes con materiales extraños.

Paso 3: Reforzar la seguridad alimentaria con aplicaciones de inspección impulsadas por IA

Los avances recientes en inteligencia artificial han mejorado las capacidades de detección de los sistemas de inspección por visión en línea, que a menudo superan las de los inspectores humanos. Las tecnologías de inspección visual basadas en inteligencia artificial, equipadas con cámaras de alta resolución para superficies superiores e inferiores, iluminación avanzada y funciones de aprendizaje automático, son idóneas para detectar objetos como láminas, películas, papel, etc. La capacidad de detectar muchos de estos contaminantes de baja densidad convierte a estos sistemas en un complemento excelente para los sistemas de control existentes basados en detectores de metales y rayos X.

Las capacidades emergentes de imágenes hiperespectrales para los sistemas de visión en línea ofrecen formas de analizar las propiedades de la composición, como el contenido de humedad y aceite en las superficies de los productos. Estas nuevas capacidades de inspección por visión permiten una detección aún más avanzada de anomalías y materiales extraños. Las aplicaciones de inspección por visión impulsadas por inteligencia artificial siguen elevando los estándares en materia de seguridad alimentaria y control de procesos, especialmente cuando se combinan con detectores de rayos X y de metales para ofrecer una protección óptima. Estas inversiones pueden contribuir en gran medida a satisfacer las demandas de los clientes y a evitar las retiradas del mercado potencialmente costosas.

Controle el ritmo y planifique su enfoque

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 del sitio y pueden adoptarse con un mínimo esfuerzo o riesgo. Los beneficios que ofrecen estos sistemas son importantes. Pueden simplificar y mejorar la eficacia de los programas de calidad y seguridad de los procesadores de carne y proporcionar una vía para que los procesadores de alimentos satisfagan las demandas modernas. La gama actual de soluciones de inspección visual y las nuevas herramientas basadas en la inteligencia artificial que mejoran las capacidades y simplifican la configuración hacen que la adopción de estas herramientas sea más fácil que nunca y pueden aportar un valor inmediato a las organizaciones.

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