Ultralytics YOLO potencia la herramienta de inspección alimentaria de Specialvideo

Mejorar la inspección alimentaria con IA mediante visión por ordenador

Fundada en 1993 en Imola (Italia), Specialvideo cuenta con más de 30 años de experiencia en el diseño de sistemas avanzados de visión por ordenador para el guiado de robots, la inspección automatizada y la detección de defectos. Su experiencia se extiende también a la visión por ordenador en la industria alimentaria. 

En concreto, desarrollaron un sistema de inspección de alimentos Vision AI que utiliza la segmentación de instancias para agilizar la producción de pizzas. Al tratar cada ingrediente como un objeto distinto, el sistema puede detectar, segmentar y contar con precisión los ingredientes en tiempo real. Aborda problemas como las oclusiones (cuando un ingrediente está parcialmente cubierto por otro) y las dobles detecciones (cuando el sistema identifica dos instancias de un ingrediente cuando sólo hay una). Al identificar errores de colocación (por ejemplo, ingredientes desequilibrados), los fabricantes pueden ajustar los parámetros de producción en consecuencia.

El modelo está diseñado para acomodar fácilmente nuevos ingredientes y puede reentrenarse sin una revisión completa.

Además, el sistema puede comprobar la forma, verificar el cumplimiento de los colores y detectar posibles contaminantes, asegurándose de que cada producto cumple las estrictas normas de seguridad y calidad.

Desafíos del CC (control de calidad) alimentario en tiempo real

Los fabricantes de pizza suelen trabajar a velocidades increíblemente altas, produciendo una nueva pizza cada 600 milisegundos. A ese ritmo, es muy difícil para los inspectores humanos seguir el ritmo, lo que dificulta el control de los ingredientes y la detección precisa de cualquier defecto.

Además, los ingredientes que se superponen, como el salami y los champiñones, pueden ocultarse unos a otros, lo que a veces da lugar a pizzas a las que les faltan ingredientes o les sobran, con distribuciones incorrectas o cantidades incoherentes. Esto no sólo altera la uniformidad del producto, sino que también daña la reputación de la marca cuando los clientes reciben pizzas que no están a la altura de sus expectativas. 

Al mismo tiempo, estos problemas elevan los costes operativos debido al aumento de las tasas de desechos y al despilfarro de recursos. Además, los inspectores humanos pueden fatigarse en turnos largos, lo que disminuye su atención y aumenta el riesgo de errores. 

Conscientes de estos escollos, muchos fabricantes están adoptando sistemas de control de calidad y de inspección automatizada de alimentos basados en la visión por ordenador. Estos sistemas innovadores proporcionan supervisión en tiempo real y ayudan a reducir los errores humanos, al tiempo que respaldan unos resultados de alta calidad. 

Detección de defectos alimentarios en tiempo real con visión artificial

La solución Vision AI de Specialvideo utiliza el soporte de segmentación de instancias de los modelos Ultralytics YOLO para inspeccionar cada pizza en tiempo real, de modo que sólo lleguen a los consumidores productos de calidad. Cuenta y mide con precisión los ingredientes comparando cada pizza con su receta, detectando rápidamente ingredientes que faltan o sobran, distribuciones desiguales y cantidades incoherentes.

Cuando se detecta una pizza defectuosa -ya sea por ingredientes mal alineados, cantidades incorrectas de ingredientes o contaminantes como plástico azul-, el sistema la desvía automáticamente a una línea de desguace. 

Para mantener la precisión después del despliegue, Specialvideo amplía continuamente su conjunto de datos, refina la precisión del etiquetado y vuelve a entrenar a YOLO con regularidad. Utilizan el aumento de datos durante el entrenamiento para evitar el sobreajuste y ayudar al modelo a generalizar a partir de un número limitado de muestras. Además, el 10% de las imágenes de entrenamiento muestran pizzas Margherita para proporcionar un contexto de fondo útil, que ayuda a la red a manejar variaciones incluso dentro del mismo tipo de ingrediente, como diferentes tipos de salami.

Además, para que el proceso de reentrenamiento sea aún más eficaz, Specialvideo ha implementado un flujo de trabajo para los nuevos ingredientes de la pizza. Este flujo de trabajo aprovecha YOLO para acelerar el etiquetado de nuevas imágenes, reduciendo la necesidad de supervisión humana a medida que evolucionan las variedades de ingredientes.

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¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO ?

Specialvideo eligió utilizar los modelosYOLO Ultralytics porque ofrecen un gran equilibrio entre rendimiento y coste del modelo de IA. Con una GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) Nvidia GTX-1660gt, el sistema consigue tiempos de inferencia de sólo 200 - 250 ms, lo que lo hace lo bastante rápido para manejar una línea de producción que produce una pizza cada 600 ms. 

La eficaz velocidad de procesamiento de YOLOfacilita el control de calidad en tiempo real. En general, este enfoque no sólo agiliza la producción, sino que también favorece la escalabilidad, lo que la convierte en una solución sólida para entornos de fabricación de alimentos de gran volumen. 

La solución de inspección de alimentos YOLO ofrece una precisión del 99

Mediante la integración de los modelosYOLO Ultralytics , la solución de inspección alimentaria con IA de Specialvideo ha transformado el control de calidad en la producción de pizzas. Entrenado en un sólido conjunto de datos de más de 1.500 imágenes, el modelo reconoce con precisión más de 10 ingredientes diferentes, clasificándolos en elementos contables, como aceitunas, lonchas de salami, anchoas y bolas de mozzarella, y elementos no contables, como taquitos de jamón, champiñones, lonchas de queso y pimientos. 

El sistema YOLO funciona en tiempo real con una precisión de hasta el 99%, superando a los inspectores humanos y reduciendo significativamente los tiempos de inspección en comparación con los métodos manuales. 

Curiosamente, la solución ha demostrado resultados prometedores al reconocer con precisión ingredientes de productos alimentarios no incluidos en su formación inicial, como ensaladas y pasta, lo que facilita la expansión a nuevas líneas de productos. En última instancia, este enfoque innovador aumenta la eficacia operativa, minimiza los residuos y reduce los costes, estableciendo un nuevo punto de referencia para la inspección automatizada de alimentos y la garantía de calidad.

Promover la fabricación inteligente en la industria alimentaria

El camino que le queda por recorrer a Specialvideo parece apasionante. La empresa tiene previsto ampliar su solución Vision AI para incluir otros productos alimentarios, como ensaladas y pasta. Afinando continuamente sus modelos de aprendizaje profundo y ampliando su conjunto de datos, Specialvideo pretende mejorar aún más el control de calidad en tiempo real, reducir los residuos y aumentar la eficacia de la producción. Estas mejoras ayudarán a establecer nuevos estándares en la industria.

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