Control de calidad en productos lácteos envasados con Deep Learning-2
Tiempo de lectura: 4 minutos Inspección y control de calidad de productos lácteos envasados mediante visión artificial y Deep Learning.
Productos lácteos envasados, su inspección y el control de calidad se puede optimizar y mejorar con las nuevas soluciones de visión y inteligencia artificial basada en Deep Learning.
En este post comentaremos las aplicaciones más interesantes para la Inspección y control de calidad de productos lácteos envasados. También se resumirán otras aplicaciones que ayudan al control de empaquetado, trazabilidad, logística y expedición de productos lácteos.
Puedes leer la primera parte de este blog en Inspección y control de calidad en productos lácteos-Parte 1
Inspección y control de calidad de producto lácteo envasado.
Una vez envasado y antes de pasar a las siguientes fases de empaquetado es muy recomendable realizar algún tipo de inspección y control para sacar de la línea de producción cuanto antes los productos lácteos envasados que no cumplan con los estándares de calidad marcados.
En la siguiente imagen podemos ver como gracias a una aplicación de control de taponado con Deep Learning se pueden detectar los defectos en el cierre de estos tetrabriks antes de pasar al proceso de grupaje en packs.
Son comunes también las aplicaciones de visión artificial para la inspección del sello de seguridad, pudiendo detectar defectos como presencia o ausencia de sello además de defectos del tipo sello mal posicionado, mal cerrado o con burbujas.
Siguiendo con el control de productos lácteos envasados también se realizan habitualmente aplicaciones para controlar e inspeccionar si el producto está correctamente termosellado.
En la siguiente imagen podemos ver una aplicación realizada con Deep Learning y con la herramienta Analize de Cognex para la inspección del termosellado de yogures. En este caso, una vez más, la utilización de la tecnología Deep Learning permite absorber la gran variabilidad de defectos posible en el termosellado y permite dar una solución robusta para asegurar el correcto termosellado.
La inspección de etiquetas, posicionamiento, correspondencia de etiqueta, control de alérgenos, etc. también son aplicaciones posibles mediante visión artificial.
Inspección de empaquetado o grupaje en packs de productos lácteos envasados, por ejemplo briks
La siguiente aplicación basada en Deep Learning inspecciona el empaquetado de briks. En este caso los algoritmos de aprendizaje profundo Deep Learning permiten a la aplicación ir aprendiendo por si misma las diferentes casuísticas de errores, afinando cada vez más la correcta detección de defectos. La aplicación detecta si falta algún brik, si hay algún brik pinzado o deformado o errores más complejos como si está mal colocado o incluso volteado.
En cuanto a trazabilidad de producto existen aplicaciones para:
Clasificación de productos lácteos envasados basada en imagen.
Lectura de códigos complejos y en líneas de alta velocidad.
Lectura de caracteres OCR, fecha y lote de producto.
Una vez más la aparición de Deep Learning ha servido de palanca para mejorar los resultados de lecturas OCR complejas, con caracteres doblados, mal impresos, o en superficies brillantes reflectante o muy flexibles.
En la siguiente imagen se pueden observar los resultados de lecturas OCR complejas con Deep Learning, confirmando que gracias a esta nueva tecnología ahora es posible la lectura de caracteres complicados de leer con visión artificial convencional.
Finalmente llegamos a las etapas finales del proceso de producción con el encajado de producto, el paletizado y la expedición. En estas etapas, la visión artificial también puede resultar de gran utilidad para automatizar y asegurar la calidad de los productos.
En la siguiente imagen podemos ver una aplicación mediante visión 3D para el control de encajado de yogures.
La imagen con la reconstrucción 3D de la caja permite detectar si falta o está mal colocado alguno de los productos. Es tipo de aplicación también seria aplicable para comprobar la correcta conformidad de un pallet.
A nivel de automatización de paletizado y despaletizado también existen interesantes soluciones en función de la tipología de producto y las características concretas del paletizado. Mediante reconstrucciones 3D y robots es posible automatizar el paletizado y despaletizado de productos.
Una vez montado y retractilado los pallets, mediante visión artificial es posible optimizar la lectura de múltiples códigos en un mismo pallet y/o asegurar las lecturas correctas de códigos o etiquetas cubiertos con materiales brillantes o reflectantes.
Las diferentes soluciones que existen en lectores de códigos industriales para la identificación y trazabilidad industrial permiten también ofrecer soluciones para la gestión de inventario y la distribución final de productos.
Si quieres saber más sobre soluciones para el sector lácteo y/o para el sector de la alimentación en general puede visitar nuestra web visión artificial para la industria de alimentación y bebidas.
