Ultralytics YOLO impulsa la herramienta de inspección alimentaria de Specialvideo

Los fabricantes de pizza a menudo necesitan producir productos visualmente atractivos y de alta calidad a gran velocidad, pero inspeccionar manualmente los ingredientes de cada pizza puede llevar mucho tiempo. Specialvideo aprovecha un enfoque basado en la inteligencia artificial para detect y contar los ingredientes en tiempo real, lo que permite a los productores mantener los estándares de las recetas, reducir los residuos y mantener la fluidez de las operaciones.

Al probar varias soluciones de visión, Specialvideo descubrió que algunas técnicas, como la segmentación semántica, tenían problemas con los toppings superpuestos u ocultos. Gracias a los modelosYOLO Ultralytics , pudieron superar estos obstáculos y desarrollar un sistema de control de calidad fiable y de alta precisión basado en IA que identifica, cuenta y verifica los ingredientes sobre la marcha. Garantiza una calidad constante sin sacrificar la velocidad de producción.

Mejora de la inspección alimentaria mediante IA con visión artificial

Fundada en 1993 en Imola, Italia, Specialvideo se basa en más de 30 años de experiencia en el diseño de sistemas avanzados de visión artificial para la guía de robots, la inspección automatizada y la detección de defectos. Su experiencia también se extiende a la visión artificial en la industria alimentaria. 

En concreto, han desarrollado 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 detect, segment y contar con precisión los ingredientes en tiempo real. Soluciona 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 adaptarse fácilmente a nuevos ingredientes y puede volver a entrenarse sin una revisión completa.

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

Desafíos en el control de calidad de alimentos (QC) 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 que los inspectores humanos sigan el ritmo, lo que dificulta el control de los ingredientes y la detect defectos con precisión.

Además, la superposición de ingredientes como el salami y los champiñones puede ocultarlos entre sí, lo que a veces da lugar a pizzas con ingredientes faltantes o excesivos, distribuciones incorrectas o cantidades inconsistentes. Esto no solo interrumpe la uniformidad del producto, sino que también perjudica la reputación de la marca cuando los clientes reciben pizzas que no cumplen con sus expectativas. 

A su vez, estos problemas aumentan los costes operativos debido a las mayores tasas de desecho y al desperdicio de recursos. Además de estos problemas, los inspectores humanos pueden fatigarse durante turnos largos, lo que provoca que su atención disminuya y aumente el riesgo de errores. 

Reconociendo estos inconvenientes, muchos fabricantes están adoptando ahora sistemas de control de calidad habilitados con visión artificial y sistemas automatizados de inspección de alimentos. Estos innovadores sistemas proporcionan supervisión en tiempo real y ayudan a reducir los errores humanos al tiempo que respaldan 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 modelosYOLO Ultralytics para inspeccionar cada pizza en tiempo real, de modo que solo los productos de calidad lleguen a los consumidores. 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 la colocación incorrecta de los ingredientes, cantidades incorrectas de ingredientes o contaminantes como plástico azul, el sistema la desvía automáticamente a una línea de desecho. 

Para mantener la precisión después del despliegue, Specialvideo amplía continuamente su conjunto de datos, perfecciona 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 implantado 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 modelosYOLO Ultralytics ?

Specialvideo optó por utilizar los modelosYOLO Ultralytics porque ofrecen un gran equilibrio entre rendimiento y coste de los modelos de IA. Con una GPU (unidad de procesamiento gráfico) Nvidia GTX-1660gt, el sistema logra tiempos de inferencia de tan solo 200 - 250 ms, lo que lo hace lo bastante rápido para gestionar una línea de producción que elabora una pizza cada 600 ms. 

La eficaz velocidad de procesamiento de YOLOfacilita el control de calidad en tiempo real. En general, este enfoque no solo 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

Gracias a 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. El modelo , que se ha entrenado con un sólido conjunto de datos de más de 1500 imágenes, reconoce con precisión más de 10 ingredientes diferentes y los clasifica 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 los ingredientes de los productos alimenticios 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 eficiencia operativa, minimiza el desperdicio y reduce los costos, estableciendo un nuevo punto de referencia para la inspección automatizada de alimentos y el control de calidad.

Promoción de la fabricación inteligente en la industria alimentaria

El futuro de Specialvideo parece prometedor. La empresa planea ampliar su solución de IA de visión para incluir otros productos alimenticios como ensaladas y pasta. Mediante el ajuste continuo de sus modelos de aprendizaje profundo y el crecimiento de su conjunto de datos, Specialvideo pretende mejorar aún más el control de calidad en tiempo real, reducir los residuos y aumentar la eficiencia de la producción. Estas mejoras ayudarán a establecer nuevos estándares en la industria.

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