Desafío

El cliente necesitaba una solución que pudiera diferenciar de forma fiable entre ñoquis y spaetzle durante la producción a alta velocidad. Los sistemas de inspección tradicionales tienen dificultades con esta tarea debido a la gran variabilidad en la forma y textura de los productos. El reto principal era implementar un sistema que pudiera garantizar una diferenciación precisa entre productos de pasta de aspecto similar sin ralentizar la producción.

Solución

senswork implementó un sistema de visión artificial basado en inteligencia artificial con su software Neuralyze®. Se instalaron múltiples sistemas de cámaras a lo largo de la cinta transportadora para capturar imágenes de los productos de pasta en tiempo real. Los datos de las imágenes capturadas son analizados continuamente por algoritmos de aprendizaje profundo dentro del software Neuralyze®, lo que permite un reconocimiento y una clasificación precisos de cada pieza. Al integrarse en el flujo de trabajo de producción, el sistema clasifica automáticamente la pasta por tipo y la dirige a la línea de envasado correcta. Esto garantiza un control fiable del proceso y una calidad constante del producto sin interrumpir la velocidad de producción.

Beneficios

• Detección robusta: identificación confiable incluso con una gran variación de características.
• Fiabilidad en línea: las pruebas continuas en tiempo real garantizan un funcionamiento sin interrupciones.
• Eficiencia: la captura de imágenes a alta velocidad permite una producción rápida sin cuellos de botella.

Resultado

Al adoptar el software de visión Neuralyze® de senswork, el cliente logró diferenciar con precisión y en tiempo real entre los ñoquis y los spaetzle, lo que permitió un envasado sin errores y una calidad constante del producto. El sistema demostró el potencial de la detección de objetos mediante IA para los procesos de producción alimentaria, garantizando la eficiencia y la fiabilidad.

Para obtener más información sobre las aplicaciones del aprendizaje profundo, haga clic aquí.