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Optimización de la inspección en línea de bandejas de carne con NAOS de NEVITEC

En el dinámico mundo de la industria alimentaria, la garantía de calidad y la integridad del producto son elementos cruciales para el éxito comercial. En estrecha colaboración con la empresa sevillana de soluciones para la industria cárnica Fabricaciones Mecánicas Guadaíra, NEVITEC, división del Grupo Bcnvision especializada en visión artificial para el sector alimentación y logística, presenta un caso de éxito que resalta la eficacia de su solución NAOS, un sistema de VA basado en tecnología 'deep learning' que ha demostrado ser un auténtico catalizador en la optimización de las inspecciones en línea, en este caso de bandejas de carne.

En el núcleo mismo de la solución NAOS de NEVITEC reside el poder transformador del deep learning, una rama de la inteligencia artificial que ha demostrado su capacidad para simular y emular las habilidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, la percepción y la toma de decisiones.

Esta tecnología permite a NAOS interpretar y comprenderlas imágenes capturadas de manera similar a cómo lo haría un ser humano, pero con una velocidad y precisión mucho mayores. NAOS se presenta así como una solución versátil capaz de inspeccionar una gran variedad de tipos de envases, desde bandejas hasta cestones, tarrinas, flow o doypacks, y con un software muy fácil de configurar, intuitivo y con un cambio de formato rápido.

En este caso de éxito, NAOS se encarga de la inspección de bandejas de carnes, una tarea fundamental que abarca desde asegurar la calidad del producto hasta detectar posibles imperfecciones, manchas o inclusiones no deseadas en el contenido. Gracias a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, NAOS se posiciona como una herramienta con multitud de ventajas en el proceso de producción de alimentos.

Una de las principales razones por las que las redes neuronales profundas son tan eficaces en la visión artificial es por su habilidad para extraer características jerárquicas de los datos.

Esto significa que las capas iniciales de la red aprenden a reconocer características básicas, como líneas y bordes, mientras que las capas posteriores construyen sobre estas características para identificar objetos más complejos, como formas y texturas. En el caso de NAOS, esta capacidad se utiliza para diferenciar entre una bandeja de carne en perfecto estado y una que presente manchas, imperfecciones o cuerpos extraños.

Solucion Naos Bcnvision Nevitec Aer

La solución NAOS es capaz de inspeccionar varios tipos de envases.

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Instalaciones de la empresa Fabricaciones Mecánicas Guadaíra.

Adaptabilidad y mejora continua

Un aspecto fascinante del enfoque de deep learning es su adaptabilidad. A medida que se introducen nuevas muestras de datos, NAOS puede aprender y ajustarse a las tendencias cambiantes en el producto y el entorno. Esto garantiza que el sistema siga siendo efectivo incluso cuando se introduzcan nuevas variaciones o características en las bandejas de carne, permitiendo una inspección constante y precisa a lo largo del tiempo.

Calidad garantizada en cada etapa

El desafío al que se enfrentaba Fabricaciones Mecánicas Guadaíra involucraba la optimización de la inspección de bandejas de carnes antes de su distribución en supermercados. NAOS emergió como la respuesta a este reto, llevando a cabo una inspección minuciosa que abarcaba varios aspectos clave:

  • Integridad del producto: NAOS garantiza que las bandejas de carne se encuentren en condiciones óptimas, sin daños ni defectos que puedan afectar a su calidad o seguridad.
  • Detección de manchas y cuerpos extraños: mediante su capacidad para identificar patrones visuales, NAOS localiza y clasifica manchas y cuerpos extraños en las bandejas de carne, asegurando que solo los productos impecables lleguen a los estantes de los supermercados.
  • Inspección completa: la solución NAOS puede complementarse con otras inspecciones para realizar una evaluación integral de las bandejas y de su contenido, puede analizar el sellado o termosellado del envase, verificar etiquetas e incluso realizar lecturas de OCR (reconocimiento óptico de caracteres), ya sea en una cara o en ambas, según las necesidades particulares del cliente.
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NAOS localiza y clasifica manchas y cuerpos extraños en las bandejas de carne.

Resultados y beneficios

La implementación de NAOS en el proceso de inspección de bandejas de carnes ha generado una serie de resultados altamente positivos y beneficios tangibles:

  • Mejora de la calidad: gracias a la detección temprana de imperfecciones y problemas, la calidad general de las bandejas de carne ha experimentado una mejora sustancial.
  • Eficiencia en la producción: la inspección en línea realizada por NAOS ha optimizado el flujo de producción al reducir la necesidad de inspecciones manuales, ahorrando tiempo y recursos.
  • Reducción del desperdicio: al identificar y separar productos no conformes, NAOS contribuye a la reducción del desperdicio de alimentos y a la utilización más eficiente de los recursos.
  • Cumplimiento normativo: NAOS asegura que los productos cumplan con los estándares y regulaciones de la industria alimentaria, fortaleciendo la reputación de la empresa y la confianza del consumidor.

En conclusión, la implementación de NAOS ha llevado a mejoras sustanciales en la calidad del producto, la eficiencia de la producción y el cumplimiento normativo, estableciendo un nuevo estándar en la industria alimentaria que supone un avance significativo en la capacidad de las máquinas para comprender y analizar imágenes de manera sofisticada.

A medida que el campo del deep learning continúa evolucionando, soluciones como NAOS están destinadas a impulsar la excelencia en una variedad de industrias, marcando el camino hacia un futuro de automatización inteligente y toma de decisiones informadas por datos en tiempo real.

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