Ultralytics YOLO alimenta a ferramenta de inspeção alimentar da Specialvideo

Melhorar a inspeção alimentar por IA com visão computacional

Fundada em 1993 em Imola, Itália, a Specialvideo conta com mais de 30 anos de experiência na conceção de sistemas avançados de visão por computador para orientação de robôs, inspeção automatizada e deteção de defeitos. A sua experiência também se estende à visão por computador na indústria alimentar. 

Em particular, desenvolveram um sistema de inspeção alimentar Vision AI que utiliza a segmentação de instâncias para otimizar a produção de pizzas. Ao tratar cada cobertura como um objeto distinto, o sistema pode detetar, segmentar e contar com precisão os ingredientes em tempo real. Resolve problemas como oclusões (em que um ingrediente está parcialmente coberto por outro) e detecções duplas (em que o sistema identifica duas instâncias de um ingrediente quando existe apenas uma). Ao identificar erros de colocação (ou seja, coberturas desequilibradas), os fabricantes podem ajustar os parâmetros de produção em conformidade.

O modelo foi concebido para se adaptar facilmente a novos ingredientes e pode ser reciclado sem uma revisão completa.

Além disso, o sistema pode verificar a forma, verificar a conformidade da cor e detetar potenciais contaminantes, certificando-se de que cada produto cumpre os elevados padrões de segurança e qualidade.

Desafios no CQ (controlo de qualidade) alimentar em tempo real

Os fabricantes de pizzas operam frequentemente a velocidades incrivelmente elevadas, produzindo uma nova pizza a cada 600 milissegundos. A esse ritmo, é muito difícil para os inspectores humanos acompanharem o ritmo, o que torna difícil monitorizar as coberturas e detetar quaisquer defeitos com precisão.

Além disso, os ingredientes sobrepostos, como o salame e os cogumelos, podem ocultar-se uns aos outros, o que por vezes leva a pizzas com coberturas em falta ou em excesso, distribuições incorrectas ou quantidades inconsistentes. Isto não só perturba a uniformidade do produto, como também prejudica a reputação da marca quando os clientes recebem pizzas que não correspondem às suas expectativas. 

Ao mesmo tempo, estes problemas aumentam os custos operacionais através de taxas de refugo mais elevadas e de recursos desperdiçados. Para além destes problemas, os inspectores humanos podem ficar fatigados durante longos turnos, o que faz com que a sua atenção diminua e aumenta o risco de erros. 

Reconhecendo estas armadilhas, muitos fabricantes estão agora a adotar sistemas de controlo de qualidade e de inspeção alimentar automatizados com visão por computador. Estes sistemas inovadores fornecem supervisão em tempo real e ajudam a reduzir os erros humanos, ao mesmo tempo que suportam resultados de alta qualidade. 

Deteção de defeitos alimentares em tempo real com visão artificial

A solução Vision AI da Specialvideo utiliza o suporte de segmentação de instâncias dos modelos Ultralytics YOLO para inspecionar cada pizza em tempo real, de modo a que apenas os produtos de qualidade cheguem aos consumidores. Conta e mede com precisão as coberturas, comparando cada pizza com a sua receita, detectando rapidamente ingredientes em falta ou em excesso, distribuições irregulares e quantidades inconsistentes.

Quando uma pizza defeituosa é detectada - seja devido a coberturas desalinhadas, quantidades incorrectas de ingredientes ou contaminantes como o plástico azul - o sistema desvia-a automaticamente para uma linha de sucata. 

Para manter a precisão após a implementação, a Specialvideo expande continuamente o seu conjunto de dados, refina a precisão da etiquetagem e treina regularmente YOLO . Utiliza o aumento de dados durante o treino para evitar o sobreajuste e ajudar o modelo a generalizar a partir de um número limitado de amostras. Além disso, 10% das imagens de treino apresentam pizzas Margherita para fornecer um contexto de fundo útil, que ajuda a rede a lidar com variações mesmo dentro do mesmo tipo de ingrediente, como diferentes tipos de salame.

Além disso, para tornar o processo de reciclagem ainda mais eficiente, a Specialvideo implementou um fluxo de trabalho para novos ingredientes de pizza. Este fluxo de trabalho utiliza YOLO para acelerar a etiquetagem de novas imagens, reduzindo a necessidade de supervisão humana à medida que as variedades de ingredientes evoluem.

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Porquê escolher os modelos Ultralytics YOLO ?

A Specialvideo optou por utilizar os modelosYOLO Ultralytics porque oferecem um ótimo equilíbrio entre o desempenho do modelo de IA e o custo. Com uma GPU (Unidade de Processamento Gráfico) Nvidia GTX-1660gt, o sistema atinge tempos de inferência de apenas 200 - 250ms, o que o torna suficientemente rápido para lidar com uma linha de produção que produz uma pizza a cada 600ms. 

A velocidade de processamento eficiente do YOLOfacilita o controlo de qualidade em tempo real. No geral, esta abordagem não só agiliza a produção como também suporta a escalabilidade, tornando-a uma solução robusta para ambientes de fabrico de alimentos de grande volume. 

A solução de inspeção alimentar YOLO oferece 99% de precisão

Ao integrar os modelosYOLO da Ultralytics , a solução de inspeção alimentar com IA da Specialvideo transformou o controlo de qualidade na produção de pizzas. Treinado num conjunto de dados robusto de mais de 1500 imagens, o modelo reconhece com precisão mais de 10 ingredientes diferentes, categorizando-os em itens contáveis, como azeitonas, fatias de salame, anchovas e bolas de mozzarella, e itens não contáveis, como fiambre em cubos, cogumelos, fatias de queijo e pimentos. 

O sistema YOLO funciona em tempo real com uma precisão de até 99%, superando os inspectores humanos e reduzindo significativamente os tempos de inspeção em comparação com os métodos manuais. 

Curiosamente, a solução demonstrou resultados promissores ao reconhecer com precisão ingredientes em produtos alimentares não incluídos na sua formação inicial, tais como saladas e massas, facilitando a expansão para novas linhas de produtos. Em última análise, esta abordagem inovadora aumenta a eficiência operacional, minimiza o desperdício e reduz os custos, estabelecendo uma nova referência para a inspeção automatizada de alimentos e garantia de qualidade.

Promover o fabrico inteligente na indústria alimentar

O caminho que a Specialvideo tem pela frente parece excitante. A empresa planeia expandir a sua solução Vision AI para incluir outros produtos alimentares, como saladas e massas. Ao afinar continuamente os seus modelos de aprendizagem profunda e ao aumentar o seu conjunto de dados, a Specialvideo pretende melhorar ainda mais o controlo de qualidade em tempo real, reduzir o desperdício e aumentar a eficiência da produção. Estas melhorias ajudarão a estabelecer novos padrões na indústria.

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