O RapiD Vision, um sistema de visão plug-and-play equipado com modelos Ultralytics YOLO, detecta defeitos e deformidades em tempo real, envia insights diretamente para os sistemas ERP dos clientes e reduz em uma semana o tempo de engenharia.
À medida que as empresas de processamento de alimentos enfrentam uma pressão crescente para entregar qualidade consistente em larga escala, a visão computacional está transformando o funcionamento do setor. A RapiD Engineering, empresa de engenharia com sede na vila pesqueira de Urk, nos Países Baixos, está na vanguarda dessa mudança, desenvolvendo o RapiD Vision, uma plataforma de visão plug-and-play criada para a indústria de frutos do mar e outros setores.
Ao integrar modelos Ultralytics YOLO aos sistemas de controle de qualidade, a RapiD Engineering ajuda a automatizar o controle de qualidade em processadoras de salmão, automatizando a detecção de defeitos e deformidades — uma das etapas mais trabalhosas e subjetivas do fluxo de trabalho — com rastreabilidade completa, da fazenda ao cliente.
Levando IA visual plug-and-play à produção industrial#
A RapiD Engineering desenvolve simulações de engenharia, aplicativos de software e soluções de visão computacional para ambientes industriais. Com a plataforma RapiD Vision, a empresa projeta sistemas completos com três recursos principais: aplicações de Pick & Place para o manuseio de produtos por robôs, controle de qualidade para detecção de defeitos em tempo real e o RapiD Vision Explorer, uma camada de relatórios e análises baseada na nuvem que se integra diretamente aos sistemas ERP.
A plataforma foi projetada para condições reais complexas. Ela consegue lidar com produtos sobrepostos usando visão/câmeras 3D, distinguir tipos de produtos e coordenar vários robôs ou máquinas a partir de um único sistema de visão. Entre suas linhas de produtos, o controle de qualidade se tornou a oferta que mais cresce na empresa, atraindo grande demanda de processadoras de salmão em toda a Europa.
Fig. 1. Exemplo de detecção precisa de peixes sobrepostos com Ultralytics YOLO.
Os desafios do controle de qualidade no processamento de salmão#
O processamento de salmão é um setor de alto volume e alta precisão, no qual problemas de qualidade podem afetar significativamente a satisfação dos clientes e os preços. Defeitos como manchas de sangue, marcas de melanina e outras deformidades são sutis e visualmente semelhantes à cor natural da carne do salmão, o que dificulta sua identificação consistente a olho nu.
A inspeção manual tradicional é lenta, cansativa e inconsistente entre operadores e turnos. Mesmo quando a visão computacional se tornou mais acessível, sua implantação em ambientes de processamento de alimentos trouxe seus próprios desafios. Os modelos precisavam ser pequenos o suficiente para funcionar em tempo real em hardware de borda, precisos o suficiente para detectar defeitos sutis e flexíveis o suficiente para serem retreinados rapidamente quando fossem introduzidas novas câmeras, condições de iluminação ou ambientes.
Antes de adotar o Ultralytics, a RapiD Engineering usava o Detectron, uma biblioteca de código aberto da Meta. Embora fosse poderoso, era difícil de configurar e de exportar modelos. Além disso, não recebia mais manutenção ativa, o que o tornava inadequado para uso em produção a longo prazo.
Detecção de defeitos em tempo real com Ultralytics YOLO#
Após migrar para o Ultralytics, a RapiD Engineering reconstruiu seu pipeline de controle de qualidade em torno de modelos YOLO executados em hardware de borda NVIDIA Jetson. Cada sistema de processamento de salmão executa simultaneamente quatro modelos Ultralytics YOLO, com uma câmera montada acima e outra abaixo, capturando os dois lados de cada peixe conforme ele passa pela linha.
Para cada lado, o sistema executa dois modelos em sequência: um modelo nano Ultralytics YOLO11 para segmentar o salmão em relação à esteira transportadora, seguido por um modelo YOLO11 grande para detectar deformidades detalhadas, como manchas de sangue e marcas de melanina, em que as diferenças de cor em relação à carne ao redor podem ser extremamente sutis. Ao usar um modelo menor para a segmentação de alto rendimento e um modelo maior para a detecção de alta precisão, a RapiD Engineering alcança o equilíbrio ideal entre velocidade e precisão no hardware Jetson.
Para treinar seus modelos, a RapiD Engineering anotou manualmente mais de 20 mil imagens de salmão, criando um conjunto de dados de alta qualidade que abrange as nuances visuais de condições reais de processamento. A equipe retreina os modelos ao implantar novos sistemas ou quando fatores ambientais, como câmeras ou planos de fundo, mudam.
Por que escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Para a RapiD Engineering, o Ultralytics YOLO ofereceu a combinação ideal de simplicidade, desempenho e flexibilidade para dar suporte a um sistema de produção usado em várias implantações.
Em comparação com a estrutura anterior, a equipe conseguiu reduzir drasticamente o tempo gasto no treinamento, na exportação e na manutenção dos modelos, economizando cerca de uma semana de trabalho de engenharia por ano apenas no fluxo de trabalho de exportação. A cada nova versão do Ultralytics, os modelos podem ser retreinados, exportados para TensorRT para implantação no Jetson e colocados novamente em produção com o mínimo de atrito.
Fig. 2. Exemplo de defeitos em filé de salmão detectados com Ultralytics YOLO.
O Ultralytics YOLO também deu à RapiD Engineering a flexibilidade para usar vários tipos de tarefa, incluindo segmentação de instâncias, detecção de objetos e estimativa de pose, tudo na mesma estrutura unificada, dando suporte aos recursos atuais e futuros dos produtos à medida que a empresa amplia seu portfólio de IA visual.
Da deteção bruta a insights acionáveis#
Para além da deteção, o sistema de controlo de qualidade da RapiD Engineering está totalmente integrado com os sistemas ERP dos clientes através do RapiD Vision Explorer, a camada de relatórios e análise baseada na nuvem da plataforma. Cada salmão analisado é registado na nuvem juntamente com os dados do fornecedor, da exploração, da localização e da encomenda, proporcionando aos clientes uma visão detalhada do desempenho da qualidade por origem.
Estes dados são utilizados para gerar relatórios de qualidade por lote, ajudando os processadores a acompanhar quais os produtores e fornecedores que entregam consistentemente peixe da mais alta qualidade e a tomar decisões de aprovisionamento informadas ao longo do tempo. Com análises avançadas, o RapiD Vision Explorer consegue até prever as melhores fontes atuais de produtos de alta qualidade. O sistema também controla os tapetes transportadores a jusante, encaminhando automaticamente o salmão de qualidade inferior para percursos de processamento alternativos, para que os clientes recebam sempre peixe que corresponda às suas especificações de qualidade.
O software de front-end permite aos operadores ajustar os limiares de deteção, incluindo o tamanho mínimo das manchas, as pontuações de confiança e a área total afetada, garantindo que o sistema pode ser adaptado aos critérios de qualidade específicos de cada processador.
Expandir a IA de visão por toda a indústria dos produtos do mar#
Com uma forte procura pelos seus sistemas de controlo de qualidade e uma base de clientes em crescimento por toda a Europa, a RapiD Engineering está bem posicionada para continuar a expandir o papel da IA de visão no processamento de produtos do mar e para além dele. A empresa também está a planear migrar os seus fluxos de trabalho de treino e anotação para a Ultralytics Platform, simplificando ainda mais o seu pipeline à medida que expande para novas implementações.
Ao combinar décadas de experiência em engenharia com visão computacional de ponta, a RapiD Engineering está a ajudar os processadores de salmão a construir uma cadeia de abastecimento mais transparente, orientada por dados e eficiente, um lote de cada vez.
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