RapiD Vision, un sistema di visione plug-and-play basato sui modelli Ultralytics YOLO, rileva difetti e deformità in tempo reale, invia le informazioni direttamente ai sistemi ERP dei clienti e riduce di una settimana i tempi di lavoro tecnico.
Mentre le aziende di trasformazione alimentare devono affrontare pressioni crescenti per garantire una qualità costante su larga scala, la visione artificiale sta trasformando il funzionamento del settore. RapiD Engineering, azienda di ingegneria con sede nei Paesi Bassi e quartier generale nel villaggio di pescatori di Urk, è in prima linea in questo cambiamento e sviluppa RapiD Vision, una piattaforma di visione plug-and-play progettata per l’industria ittica e non solo.
Integrando i modelli Ultralytics YOLO nei sistemi di controllo qualità, RapiD Engineering aiuta gli stabilimenti di lavorazione del salmone ad automatizzare il controllo qualità e il rilevamento di difetti e deformità, tra le fasi più laboriose e soggettive del flusso di lavoro, garantendo la tracciabilità completa dall’allevamento al cliente.
Portare l’IA per la visione plug-and-play nella produzione industriale#
RapiD Engineering sviluppa simulazioni ingegneristiche, applicazioni software e soluzioni di visione artificiale per gli ambienti industriali. Con la piattaforma RapiD Vision, l’azienda progetta sistemi end-to-end basati su tre funzionalità principali: applicazioni Pick & Place per la movimentazione robotizzata dei prodotti, Quality Control per il rilevamento dei difetti in tempo reale e RapiD Vision Explorer, un livello cloud di reportistica e analisi che si integra direttamente con i sistemi ERP.
La piattaforma è progettata per condizioni complesse e reali: è in grado di gestire prodotti sovrapposti con sistemi di visione e telecamere 3D, distinguere tra diversi tipi di prodotto e coordinare più robot o macchine da un unico sistema di visione. Tra le sue linee di prodotto, Quality Control è diventata l’offerta in più rapida crescita dell’azienda, attirando una forte domanda da parte degli stabilimenti di lavorazione del salmone in tutta Europa.
Fig. 1. Esempio di rilevamento preciso di pesci sovrapposti con Ultralytics YOLO.
Le sfide del controllo qualità nella lavorazione del salmone#
La lavorazione del salmone è un settore caratterizzato da volumi elevati e precisione rigorosa, in cui i problemi di qualità possono influire significativamente sulla soddisfazione dei clienti e sui prezzi. Difetti come macchie di sangue, segni di melanina e altre deformità sono poco evidenti e visivamente simili al colore naturale della polpa del salmone, perciò è difficile individuarli in modo coerente a occhio nudo.
L’ispezione manuale tradizionale è lenta, affaticante e incoerente tra operatori e turni. Anche quando la visione artificiale è diventata più accessibile, la sua implementazione negli ambienti di trasformazione alimentare ha comportato sfide specifiche. I modelli dovevano essere abbastanza piccoli da funzionare in tempo reale su hardware edge, abbastanza precisi da rilevare difetti poco evidenti e abbastanza flessibili da poter essere riaddestrati rapidamente quando venivano introdotte nuove telecamere, nuove condizioni di illuminazione o nuovi ambienti.
Prima di adottare Ultralytics, RapiD Engineering si affidava a Detectron, una libreria open source di Meta. Sebbene fosse potente, era difficile da configurare ed esportare i modelli e non era più sottoposta a manutenzione attiva, risultando quindi inadatta all’uso a lungo termine in produzione.
Rilevamento dei difetti in tempo reale con Ultralytics YOLO#
Dopo il passaggio a Ultralytics, RapiD Engineering ha ricostruito la propria pipeline di controllo qualità attorno a modelli YOLO eseguiti su hardware edge NVIDIA Jetson. Ogni sistema di lavorazione del salmone esegue contemporaneamente quattro modelli Ultralytics YOLO; una telecamera montata sopra e una sotto acquisiscono entrambi i lati di ogni pesce mentre attraversa la linea.
Per ogni lato, il sistema esegue due modelli in sequenza: un modello nano Ultralytics YOLO11 segmenta il salmone dal nastro trasportatore, poi un modello YOLO11 large rileva deformità dettagliate come macchie di sangue e segni di melanina, per le quali le differenze di colore rispetto alla polpa circostante possono essere estremamente sottili. Usando un modello più piccolo per la segmentazione ad alto throughput e uno più grande per il rilevamento ad alta precisione, RapiD Engineering ottiene il giusto equilibrio tra velocità e precisione sull’hardware Jetson.
Per addestrare i modelli, RapiD Engineering ha annotato manualmente oltre 20.000 immagini di salmone, creando un dataset di alta qualità in grado di cogliere le sfumature visive delle condizioni reali di lavorazione. Il team riaddestra i modelli quando installa nuovi sistemi o quando cambiano fattori ambientali come le telecamere o gli sfondi.
Perché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#
Per RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ha offerto la combinazione ideale di semplicità, prestazioni e flessibilità per supportare un sistema di produzione utilizzato in più installazioni.
Rispetto al framework precedente, il team ha ridotto drasticamente il tempo dedicato all’addestramento, all’esportazione e alla manutenzione dei modelli, risparmiando circa una settimana di lavoro tecnico all’anno solo nel flusso di esportazione. A ogni nuova versione di Ultralytics, i modelli possono essere riaddestrati, esportati in TensorRT per la distribuzione su Jetson e rimessi in produzione con il minimo sforzo.
Fig. 2. Esempio di rilevamento di difetti in un filetto di salmone con Ultralytics YOLO.
Ultralytics YOLO ha inoltre offerto a RapiD Engineering la flessibilità di usare diversi tipi di attività, tra cui segmentazione di istanze, rilevamento degli oggetti e stima della posa, tutti da un unico framework integrato, supportando le funzionalità attuali e future mentre l’azienda amplia il proprio portfolio di IA per la visione.
Dalla rilevazione grezza a informazioni utili#
Oltre alla rilevazione, il sistema di controllo qualità di RapiD Engineering è completamente integrato con i sistemi ERP dei clienti tramite RapiD Vision Explorer, il livello di reporting e analisi della piattaforma basato sul cloud. Ogni salmone analizzato viene registrato nel cloud insieme ai dati relativi a fornitore, allevamento, località e ordine, offrendo ai clienti una visione dettagliata delle prestazioni di qualità in base alla provenienza.
Questi dati vengono utilizzati per generare report sulla qualità di ogni lotto, aiutando i trasformatori a monitorare quali allevatori e fornitori consegnano costantemente il pesce della qualità più elevata e a prendere decisioni di approvvigionamento consapevoli nel tempo. Grazie ad analisi avanzate, RapiD Vision Explorer può persino prevedere le migliori fonti disponibili al momento per prodotti di alta qualità. Il sistema controlla anche i nastri trasportatori a valle, instradando automaticamente il salmone di qualità inferiore verso percorsi di lavorazione alternativi, così che i clienti ricevano sempre pesce conforme alle loro specifiche di qualità.
Il software front-end consente agli operatori di regolare con precisione le soglie di rilevazione, tra cui la dimensione minima delle macchie, i punteggi di confidenza e l'area totale interessata, assicurando che il sistema possa essere adattato ai criteri di qualità specifici di ogni trasformatore.
Estendere l'IA visiva a tutto il settore ittico#
Con una forte domanda per i suoi sistemi di controllo qualità e una base clienti in crescita in tutta Europa, RapiD Engineering è ben posizionata per continuare ad ampliare il ruolo dell'IA visiva nella lavorazione dei prodotti ittici e oltre. L'azienda sta inoltre pianificando di migrare i flussi di lavoro di addestramento e annotazione alla Ultralytics Platform, ottimizzando ulteriormente la pipeline mentre si espande con nuove implementazioni.
Combinando decenni di esperienza ingegneristica con una computer vision all'avanguardia, RapiD Engineering aiuta i trasformatori di salmone a costruire una filiera più trasparente, basata sui dati ed efficiente, un lotto alla volta.
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