Los ojos más inteligentes están en juego: la inspección de la IA detecta lo que los humanos no ven

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Las crecientes demandas a las que se enfrentan los procesadores de alimentos para producir más productos en mayores volúmenes sin sacrificar la calidad no van a desaparecer.

Ahora, a varios años de la era de la COVID-19, la facturación en la fabricación de alimentos se ha mantenido persistentemente alta, lo que ha llevado a muchos procesadores a buscar mejores soluciones para satisfacer estas demandas.

Los métodos tradicionales para inspeccionar los productos, ya sea mediante el muestreo rutinario o la observación de hileras de productos a toda velocidad en los transportadores, se han vuelto casi imposibles de mantener con las velocidades de procesamiento actuales. La inspección manual requiere mucha mano de obra, es rutinaria y depende en gran medida de la experiencia del operador, lo que dificulta la uniformidad incluso en las operaciones mejor ejecutadas.

Como han descubierto muchas marcas de alimentos, las tecnologías actuales de inspección por visión impulsadas por inteligencia artificial superan en varios aspectos a la inspección exclusivamente humana. En primer lugar, un sistema de visión artificial nunca se cansa; mantiene sus altos estándares para analizar todos los productos de manera objetiva, durante todo el día, todos los días. Además, los inspectores humanos suelen inspeccionar solo la parte superior de los productos.

Un sistema de inspección por visión equipado con cámaras de visión superior, inferior y lateral garantiza una inspección total del producto. La implementación de un sistema de inteligencia artificial también permite inspeccionar los productos más allá de lo que los humanos pueden ver. Las imágenes multiespectrales e hiperespectrales permiten el análisis de la composición más allá del espectro visible.

Si bien se han utilizado en los procesos alimentarios de alguna manera durante más de una década, la inspección por visión basada en la IA todavía plantea muchas preguntas entre los procesadores de alimentos que se muestran escépticos sobre sus capacidades y casos de uso.

Tres formas en las que los procesadores de alimentos se benefician hoy de la inspección por visión basada en inteligencia artificial

1) Reducción de las retiradas de productos causadas por materiales extraños

Los materiales extraños vienen en muchas formas. Los trozos de cinta transportadora o los fragmentos metálicos de la maquinaria, las partículas de plástico o película del embalaje o el hecho de que un operario de línea desatento deje accidentalmente su equipo de protección personal en la línea de procesamiento pueden provocar retiradas masivas de productos.

La mayoría de las plantas de procesamiento de alimentos utilizan rayos X o detectores de metales para inspeccionar objetos extraños en las etapas críticas del proceso. Sin embargo, esos tipos de sistemas de inspección solo son efectivos cuando se detectan objetos sólidos. Esto significa que los materiales extraños blandos, como el papel, las películas, los plásticos o la madera, o los defectos estéticos, como la masa apelmazada en los productos horneados, pueden pasar desapercibidos.

Las tecnologías actuales de inspección por visión basadas en inteligencia artificial están bien equipadas para detectar materiales extraños tradicionalmente problemáticos en las superficies de los productos. Un sistema de visión artificial puede diferenciar los productos con variaciones naturales de las anomalías extrañas que incluso el operador más experto podría pasar por alto, como el plástico transparente sobre una cama de queso rallado o un trozo de goma blanca sobre un montón de carne molida.

Los modelos modernos de inspección por visión basados en inteligencia artificial ahora pueden detectar materiales extraños blandos, como papel y plástico, que normalmente eluden la detección de metales y rayos X.

Cada retirada de productos evitada ahorra a las marcas alimentarias millones de dólares; si el sistema de visión artificial encuentra solo un material extraño potencialmente peligroso en la línea de procesamiento, ese esfuerzo por sí solo puede amortizar la inversión en el sistema varias veces.

2) Control de calidad del producto más consistente a escala

Los primeros sistemas de inspección por visión en los sitios de producción de alimentos se utilizaban generalmente para medir características simples de los productos, como el tamaño, la forma, el color y otras características básicas. La potencia informática y las tecnologías de cámara e iluminación de la época no podían procesar una cantidad limitada de datos, pero a medida que los usuarios superaban los límites tecnológicos para medir características más complejas de los productos o para obtener más información sobre sus procesos, los desarrolladores de la inspección visual empezaron a explorar la IA como método para implementar más capacidades de medición.

Tomemos, por ejemplo, los bollos de hamburguesa; para las marcas de restaurantes de servicio rápido (QSR), el tamaño, el volumen y el color de horneado consistentes solían ser indicadores de calidad suficientes. En los últimos años, algunos QSR se han diversificado para medir los productos de forma diferente y más profunda, como la distribución de las semillas o el análisis del brillo del bollo. Ahora, con una tecnología avanzada de cámaras e iluminación, un sistema impulsado por inteligencia artificial puede cuantificar estas particularidades a toda velocidad, lo que permite a los operadores realizar los ajustes necesarios para garantizar la coherencia en cada ciclo de producción.

Otro valor de garantía de calidad de las tecnologías de inspección visual basadas en inteligencia artificial es su capacidad para detectar anomalías y defectos sutiles en los productos. Tomemos, por ejemplo, una línea de producción de galletas para animales. Cada galleta tiene características detalladas que la identifican con un animal específico. Demasiadas galletas rotas tienen un mal reflejo de la marca.

Con un sistema de visión artificial capacitado para inspeccionar el 100% de las galletas que salen del horno o de la zona de enfriamiento, estas capacidades de reconocimiento de formas y detección de defectos pueden ser muy confiables y usarse para activar un mecanismo de rechazo para eliminar los productos defectuosos de una línea. Si a un elefante le falta la trompa o a un pájaro le falta el pico, el sistema de inteligencia artificial toma esa decisión de forma más rápida y consistente que un inspector de productos normal.

Al ahorrar mano de obra, reducir el desperdicio y mejorar la eficiencia operativa, un sistema de inspección basado en inteligencia artificial utilizado para el control de calidad ofrece un rápido retorno de la inversión en múltiples facetas.

3) Optimización del proceso de producción y mejora del rendimiento

Cada sistema de inspección visual con IA puede convertirse en una fuente inagotable de datos para las organizaciones de procesamiento de alimentos. A nivel de planta, los datos de visión pueden ayudar a descubrir las causas fundamentales de las inconsistencias en los procesos. Tomemos como ejemplo una planta de producción de nuggets de pollo: una sola instalación puede tener varias freidoras que cocinan el producto empanado. Cuando el producto se cocina y entra en la zona de enfriamiento mediante cintas transportadoras, un sistema de inspección en línea puede detectar la decoloración de los productos de una freidora específica, lo que puede indicar que es necesario cambiar el aceite o ajustar la temperatura.

A nivel de planta, los datos de visión pueden ayudar a descubrir las tendencias de producción que los operadores pueden utilizar para ser más proactivos en la toma de decisiones. Por ejemplo, si un determinado defecto de calidad se produce con más frecuencia durante un turno de producción que en otros, o si los defectos pueden estar relacionados con el lote de ingredientes de un proveedor específico, los datos de visión pueden ahorrar a los responsables de calidad mucho tiempo de resolución de problemas.

¿Su empresa está considerando la posibilidad de inspeccionar mediante IA?

La inspección por visión basada en inteligencia artificial no reemplaza la importancia de los equipos de control de calidad con experiencia, sino que los refuerza al ofrecer una inspección uniforme en tiempo real, lo que permite a los miembros del equipo centrarse en otras tareas más importantes de la planta. Para los procesadores de productos horneados, cárnicos y frescos, el resultado es un menor número de sorpresas, una mayor conformidad y una mayor confianza en que cada producto cumple con los más altos estándares de calidad y seguridad alimentaria.