Specialvideo alcança 99% de precisão na inspeção de alimentos com Ultralytics YOLO

Os fabricantes de pizzas precisam frequentemente de produzir produtos visualmente apelativos e de alta qualidade a alta velocidade, mas inspecionar manualmente os ingredientes de cada pizza pode ser moroso. A Specialvideo aproveita uma abordagem orientada por visão computacional com IA para detetar e contar ingredientes em tempo real, tornando possível aos produtores cumprir os padrões das receitas, reduzir desperdícios e manter operações fluidas.

Ao testar várias soluções de visão, a Specialvideo descobriu que certas técnicas, como a segmentação semântica, tinham dificuldades com ingredientes sobrepostos ou ocultos. Ao utilizar modelos Ultralytics YOLO, conseguiram ultrapassar estes obstáculos e desenvolver um sistema de controlo de qualidade fiável e de alta precisão impulsionado por IA que identifica, conta e verifica os ingredientes em tempo real. Garante uma qualidade consistente sem sacrificar a velocidade de produção.

Link to this sectionMelhorar a inspeção alimentar com IA através de visão computacional#

Fundada em 1993 em Imola, Itália, a Specialvideo conta com mais de 30 anos de experiência no design de sistemas avançados de visão computacional para orientação de robôs, inspeção automatizada e deteção de defeitos. A sua experiência estende-se também à visão computacional na indústria alimentar.

Em particular, desenvolveram um sistema de inspeção alimentar com IA de visão que utiliza segmentação de instâncias para otimizar a produção de pizzas. Ao tratar cada ingrediente como um objeto distinto, o sistema pode detetar, segmentar e contar ingredientes com precisão em tempo real. Resolve problemas como oclusões (onde um ingrediente é parcialmente coberto por outro) e deteções duplas (onde o sistema identifica duas instâncias de um ingrediente quando existe apenas uma). Ao identificar erros de colocação (por exemplo, ingredientes desequilibrados), os fabricantes podem ajustar os parâmetros de produção em conformidade.

O modelo foi concebido para acomodar facilmente novos ingredientes e pode ser treinado novamente sem necessidade de uma renovação total.

Além disso, o sistema pode verificar a forma, confirmar a conformidade da cor e detetar potenciais contaminantes, garantindo que cada produto cumpre elevados padrões de segurança e qualidade.

Link to this sectionDesafios no controlo de qualidade (QC) alimentar em tempo real#

Os fabricantes de pizzas operam frequentemente a velocidades incrivelmente elevadas, produzindo uma nova pizza a cada 600 milissegundos. Nesse ritmo, é muito difícil para os inspetores humanos acompanharem, tornando um desafio monitorizar os ingredientes e detetar quaisquer defeitos com precisão.

Além disso, ingredientes sobrepostos como salame e cogumelos podem obscurecer-se uns aos outros, o que por vezes leva a pizzas com ingredientes em falta ou em excesso, distribuições incorretas ou quantidades inconsistentes. Isto não só interrompe a uniformidade do produto, como também prejudica a reputação da marca quando os clientes recebem pizzas que não correspondem às suas expectativas.

Ao mesmo tempo, estes problemas aumentam os custos operacionais devido a taxas de desperdício mais elevadas e recursos mal aproveitados. Somando a estes problemas, os inspetores humanos podem ficar fatigados durante longos turnos, fazendo com que a sua atenção diminua e aumentando o risco de erros.

Reconhecendo estas armadilhas, muitos fabricantes estão agora a adotar o controlo de qualidade baseado em visão computacional e sistemas automatizados de inspeção alimentar. Estes sistemas inovadores fornecem supervisão em tempo real e ajudam a reduzir erros humanos, ao mesmo tempo que suportam resultados de alta qualidade.

Link to this sectionDeteção de defeitos alimentares em tempo real com visão artificial#

A solução de IA de visão da Specialvideo utiliza o suporte de segmentação de instâncias dos modelos Ultralytics YOLO para inspecionar cada pizza em tempo real, para que apenas produtos de qualidade cheguem aos consumidores. Conta e mede com precisão os ingredientes ao comparar cada pizza com a sua receita, detetando rapidamente ingredientes em falta ou extra, distribuições desiguais e quantidades inconsistentes.

Quando uma pizza defeituosa é detetada - seja devido a ingredientes mal alinhados, quantidades incorretas de ingredientes ou contaminantes como plástico azul - o sistema desvia-a automaticamente para uma linha de refugo.

Para manter a precisão após a implementação, a Specialvideo expande continuamente o seu conjunto de dados, refina a precisão da rotulagem e treina o YOLO regularmente. Utilizam aumento de dados durante o treino para evitar o sobreajuste e ajudar o modelo a generalizar a partir de um número limitado de amostras. Além disso, 10% das imagens de treino apresentam pizzas Margherita para fornecer um contexto de fundo útil, o que ajuda a rede a lidar com variações mesmo dentro do mesmo tipo de ingrediente, como diferentes tipos de salame.

Para além disto, para tornar o processo de re-treino ainda mais eficiente, a Specialvideo implementou um fluxo de trabalho para novos ingredientes de pizza. Este fluxo de trabalho tira partido do YOLO para acelerar a rotulagem de novas imagens, reduzindo a necessidade de supervisão humana à medida que as variedades de ingredientes evoluem.

Fig 1. O YOLO é utilizado para detetar e segmentar ingredientes numa pizza para inspeção alimentar por IA.

Link to this sectionPor que escolher Ultralytics YOLO models?#

A Specialvideo escolheu usar modelos Ultralytics YOLO porque oferecem um excelente equilíbrio entre desempenho do modelo de IA e custo. Com uma GPU Nvidia GTX-1660gt (Unidade de Processamento Gráfico), o sistema atinge tempos de inferência de apenas 200 - 250ms, tornando-o rápido o suficiente para lidar com uma linha de produção que fabrica uma pizza a cada 600ms.

A velocidade de processamento eficiente do YOLO facilita o controlo de qualidade em tempo real. No geral, esta abordagem não só otimiza a produção, como também suporta a escalabilidade, tornando-a uma solução robusta para ambientes de fabrico alimentar de grande volume.

Link to this sectionSolução de inspeção alimentar com YOLO oferece 99% de precisão#

Ao integrar modelos Ultralytics YOLO, a solução de inspeção alimentar com IA da Specialvideo transformou o controlo de qualidade na produção de pizzas. Treinado num conjunto de dados robusto de mais de 1.500 imagens, o modelo reconhece com precisão mais de 10 ingredientes diferentes, categorizando-os em itens contáveis, como azeitonas, fatias de salame, anchovas e bolas de mozzarella, e itens não contáveis, como fiambre em cubos, cogumelos, fatias de queijo e pimentos.

O sistema impulsionado pelo YOLO opera em tempo real com até 99% de precisão, superando os inspetores humanos e reduzindo significativamente os tempos de inspeção em comparação com os métodos manuais.

Curiosamente, a solução demonstrou resultados promissores ao reconhecer com precisão ingredientes em produtos alimentares não incluídos no seu treino inicial, como saladas e massas, facilitando uma expansão mais fácil para novas linhas de produtos. Em última análise, esta abordagem inovadora aumenta a eficiência operacional, minimiza o desperdício e reduz custos, estabelecendo um novo padrão para a inspeção alimentar automatizada e a garantia de qualidade.

Link to this sectionPromover o fabrico inteligente na indústria alimentar#

O futuro da Specialvideo parece empolgante. A empresa planeia expandir a sua solução de IA de visão para incluir outros produtos alimentares, como saladas e massas. Ao ajustar continuamente os seus modelos de aprendizagem profunda e aumentar o seu conjunto de dados, a Specialvideo pretende melhorar ainda mais o controlo de qualidade em tempo real, reduzir desperdícios e aumentar a eficiência da produção. Estas melhorias ajudarão a definir novos padrões industriais.

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