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 detectar 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 solapados u ocultos. Gracias a los modelos YOLO de 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 y 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 también se extiende a la visión por ordenador 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 detectar, segmentar y contar con precisión los ingredientes en tiempo real. Se ocupa de 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 detectar 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 los nuevos ingredientes y puede volver a formarse 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.

Retos del control de calidad de los alimentos 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 detección de defectos con precisión.

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 en las que faltan o sobran ingredientes, con distribuciones incorrectas o cantidades incoherentes. Esto no solo altera la uniformidad del producto, sino que también perjudica la reputación de la marca cuando los clientes reciben pizzas que no están a la altura de sus expectativas. 

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

Conscientes de estos problemas, muchos fabricantes están adoptando sistemas automatizados de inspección alimentaria y control de calidad basados en visión por ordenador. Estos innovadores sistemas ofrecen supervisión en tiempo real y ayudan a reducir los errores humanos, al tiempo que permiten obtener resultados de alta calidad. 

Detección de defectos alimentarios en tiempo real mediante visión artificial

La solución Vision AI de Specialvideo utiliza el soporte de segmentación de instancias de los modelos YOLO de 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 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, mejora 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 modelos YOLO de Ultralytics?

Specialvideo optó por utilizar los modelos YOLO de 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 YOLO facilita el control de calidad en tiempo real. En conjunto, 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 basada en YOLO ofrece una precisión del 99

Gracias a la integración de los modelos YOLO de Ultralytics, la solución de inspección alimentaria con IA de Specialvideo ha transformado el control de calidad en la producción de pizzas. El modelo , 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 basado en 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 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 los residuos y reduce los costes, estableciendo un nuevo punto de referencia para la inspección automatizada de alimentos y la garantía de calidad.

Fomento de la fabricación inteligente en la industria alimentaria

El camino de Specialvideo se presenta apasionante. La empresa tiene previsto ampliar su solución Vision AI para incluir otros productos alimentarios, como ensaladas y pasta. Mediante el perfeccionamiento 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 el sector.

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