A indústria alimentar é conhecida por inovar e investir recursos e conhecimento em tecnologias e mecanismos para conseguir uma maior eficiência, produtividade e segurança na fábrica. A visão artificial no setor da alimentação permite aumentar a competitividade num mercado global em constante evolução. Para consegui-lo, os processos de automatização são a chave para agilizar a produção, reduzir custos e melhorar a qualidade do produto.

Através da implementação de aplicações tecnológicas, a indústria da alimentação pode responder a muitos dos desafios da produção e comercialização, tal como descrevemos neste artigo.

A visão artificial é uma das tecnologias mais eficazes que pode ser aplicada aos processos de controlo da qualidade, juntamente com outros tipos de aplicações que permitem que a cadeia de produção trabalhe de forma mais ágil e flexível. A seguir, apresentamos 3 exemplos reais de aplicação.

Controlo de produtos embalados

 Muitos alimentos são embalados com vista à sua conservação e comercialização de uma forma segura e fiável. Para manter os padrões de qualidade e garantir a segurança do consumidor, é necessário realizar uma inspeção ao produto tanto antes como após o embalamento.

A solução mais fiável e eficaz para solucionar este processo é a visão artificial, uma vez que permite captar e analisar imagens para classificar o produto como apto ou inapto.

Deteção de contaminantes no peixe congelado

Neste exemplo, poderás ver como é realizada a deteção da presença de contaminantes no peixe congelado durante o processo de embalamento final. Em primeiro lugar, é verificado que o peixe não contém plástico das bolsas utilizadas previamente para o seu transporte. Por outro lado, é verificada a ausência de pedaços de pele e de espinhas negras.

Para uma boa segmentação e distinção do que é o fundo do tapete, e plástico azul (contaminante), é recomendado
que o tapete seja de cor vermelha para a câmara que inspeciona a face de cima.

Ressalva-se novamente a importância de haver separação entre os filetes para que se possa segmentar
corretamente o filete, e não exista sobreposição.

A solução inclui câmaras de visão artificial + Deep Learning e barras de iluminação. O sistema funciona da seguinte forma 👉

Outra aplicação recorrente neste campo seria a inspeção da selagem de um produto, tal como descrevemos neste artigo no nosso blogue.

inspeção ao produto tanto antes como após o embalamento.

Classificação automática de alimentos com visão artificial

 Através de sistemas de visão artificial é possível classificar produtos diretamente no tapete transportador, graças ao reconhecimento de cores, tamanhos ou formatos através das imagens captadas e processadas.

Graças à tecnologia de Deep Learning, o sistema é treinado e aprende quais são os parâmetros que deve seguir para realizar a classificação ou deteção de produtos. São definidas determinadas referências no software de imagem para que um robô guiado por visão artificial consiga reconhecer os padrões, aplicá-los e executar a ação necessária.

Este sistema permite otimizar a classificação e o agrupamento de produtos como, por exemplo, frutos e hortaliças, ajustando com grande precisão o peso total a embalar para a venda, o que permite aos produtores do setor primário ter um controlo mais preciso da quantidade de produto fornecida.

Exemplo de classificação automática de frutos e hortaliças com visão artificial

Controlo da qualidade através de técnicas hiperespectrais


Muitos dos processos automatizados através do recurso à visão artificial no setor da alimentação podem ser resolvidos com a visão artificial convencional, câmaras 2D ou 3D. No entanto, muitas aplicações exigem uma análise que excede as possibilidades do espectro visível e só podem ser realizadas com sistemas de visão hiperespectral. Esta tecnologia permite detetar possíveis imperfeições ou anomalias por meio da análise de diversas características químicas do produto.

Desta forma, é possível obter informação extremamente valiosa sem danificar o produto. Por exemplo, uma aplicação habitual é a deteção de defeitos e contaminantes em alimentos, como explicamos neste artigo do nosso blogue.

A visão hiperespectral faz com que seja possível perceber o nível de maturação dos frutos através da medição dos níveis de açúcar e se estão preparados para serem fornecidos ao consumidor. Por exemplo, também é possível saber se os frutos apresentam alguma pisadura que não seja visível.

Se quiseres saber mais sobre as vantagens dos sistemas espectrais na indústria alimentar, sugerimos a leitura deste artigo.

     

     

     

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