El Grupo Bcnvision participa en Advanced Factories 2021

Días después de la edición del 2020 nos confinaban por un largo periodo de tiempo y este junio Advanced Factories 2021 abrió sus puertas con un escenario totalmente distinto. Con geles hidroalcohólicos, control de temperatura, pocos apretones de manos y multitud de sonrisas guardadas bajo las mascarillas por las ganas de volver a una cierta normalidad. La cantidad de visitantes los tres días ha sido indicativo de ello.

El Grupo Bcnvision se presenta como tal en la quinta edición de Advanced Factories 2021 mostrando multitud de novedades en visión artificial.

La primera fue el lanzamiento de la empresa Nevitec Vision Technologies, dentro del Grupo Bcnvision. Nevitec nace para dar respuesta a la demanda creciente de soluciones de visión artificial. Después de años de experiencia en multitud de sectores, escuchando sus necesidades y comprendiendo las problemáticas, Bcnvision decide crear una compañía que se especialice en dar soluciones de visión artificial, replicables en la industria y desarrolladas por su departamento de I+D+i, que hasta el momento no eran posibles sin inteligencia artificial, especialmente en la industria de la alimentación.

Para el sector logístico, otro de los puntos fuertes en Nevitec, seguirán yendo de la mano de Cognex como uno de sus Logistics Partner Integrator, abarcando todos los procesos logísticos, como la entrada, la preparación de pedidos y la salida de mercancías.

En esta última edición de la feria Advanced Factories 2021, el Grupo Bcnvision mostró una de las soluciones de Nevitec para la industria alimentaria con tecnología deep learning: Naos, la solución ideal para realizar el control de calidad de bandejas de carne. Gracias a la inteligencia artificial y concretamente con la visión deep learning, es posible realizar inspecciones donde la variabilidad del producto y sus defectos lo hacen imposible con visión tradicional, como por ejemplo la inspección del termosellado, la detección de cuerpos extraños, la detección de grasa, la posición y lectura de la etiqueta y la correspondencia de la etiqueta con el producto.

Estos son algunos de los ejemplos de lo que se puede hacer con la Vision Deep Learning:

• Read: esta herramienta es capaz de leer códigos alfanuméricos torcidos, mal grabados, deformados, con brillos, etc., cosa que no sería posible sin inteligencia artificial.
• Locate: encuentra objetos y características complejos aprendiendo a partir de imágenes.
• Classify: el deep learning es capaz de clasificar el producto en función de su forma y del packaging, e incluso es capaz de clasificar tipos de defectos.
• Analyse: permite identificar rápidamente defectos en piezas y superficies complejas como tejidos. Con un conjunto de imágenes buenas e imágenes malas con defectos etiquetados, el sistema es capaz de aprender las variaciones normales de la pieza, al mismo tiempo que crea una comprensión integral de los defectos.

Finalmente, la compañía ha presentado el sistema de Visión 3D Insight 3D L4000: este nuevo sistema combina la tecnología láser 3D con la facilidad de uso de una cámara inteligente In-Sight. Adquiere y procesa en el mismo hardware la nube de puntos 3D, permitiendo resolver de forma rápida y precisa una gran variedad de aplicaciones de inspección 3D.