Beverage bottles on conveyor belt

Alimentos y bebidas

Clasificación e inspección de pizzas congeladas

Confirmar automáticamente el tipo de pizza, los ingredientes adecuados y la ausencia de contaminantes físicos

Sistema de visión inspeccionando una pizza en busca de defectos

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La pizza congelada es un mercado de alimentos de consumo extremadamente competitivo. La capacidad de producir constantemente pizzas atractivas y simétricas con un mínimo de desperdicio es la clave de la supervivencia. Las pizzas se fabrican en grandes volúmenes dejando caer salsa, queso y diversos ingredientes a medida que los discos de masa precocida pasan por una banda transportadora. A continuación, las pizzas se congelan rápidamente en un túnel de congelación o en un congelador en espiral.

La tasa de producción es alta, por lo que la colocación y el volumen no son precisos. Antes del empacado, cada pizza debe ser inspeccionada visualmente para asegurar que cumple varios criterios, como el tipo de pizza, el número de trozos de un ingrediente concreto, como el pepperoni y la ausencia de cualquier contaminante físico.

Como la mayoría de los alimentos, las pizzas tienen un aspecto muy variado. Las rebanadas de pepperoni pueden aparecer en cualquier parte del círculo y la distribución de otros ingredientes también puede variar significativamente. Puede aparecer cualquier cantidad de ingredientes no deseados de otras variedades de pizza, así como otros contaminantes físicos como pedazos de plástico. La visión artificial convencional tiene problemas para distinguir entre las variaciones aceptables y las inaceptables. También se enfrenta con una amplia variedad de posibles defectos.

El aprendizaje profundo de Cognex es una solución ideal para automatizar las aplicaciones de inspección de alimentos congelados. Dispone de diferentes herramientas que se entrenan con conjuntos de imágenes de diferentes variedades de pizza y distribuciones de ingredientes de pizza y aprenden a hacer las distinciones necesarias para aprobar sólo las pizzas que cumplen los requisitos.

La herramienta de localización de piezas se entrena en un pequeño conjunto de imágenes de pizzas con el número deseado de piezas de pepperoni u otros ingredientes. A continuación, identifica, localiza y cuenta las rebanadas de pepperoni, incluso cuando se tocan o se superponen, sin tener en cuenta las variaciones del queso y la salsa debajo. Si el número de trozos de ingredientes sobre la pizza está fuera de los límites prescritos, se rechaza la pizza.

La herramienta de detección de defectos se entrena con un conjunto de imágenes de pizzas aceptables, incluso con una gran variedad de ingredientes en la superficie. A continuación, detecta cualquier contaminante físico, incluidos los ingredientes en la superficie no apropiados para este tipo de pizza, mienntras que ignora las variaciones en el queso y la salsa debajo. Después de todo, los consumidores no esperan ni quieren encontrar un champiñón en la pizza de carne suprema que acaban de comprar para cenar.

La herramienta de clasificación se entrena en un conjunto etiquetado de toda la gama de posibles variedades de pizza que se producen en la instalación. A continuación, distingue cada variedad y puede clasificarlas para que se coloquen en su empaque correspondiente y se ingresen con precisión en el inventario. Todas estas herramientas utilizadas conjuntamente ayudan a los fabricantes a automatizar las inspecciones de los alimentos procesados para asegurarse que sólo los productos de mayor calidad salgan de las instalaciones y acaben en las mesas de los clientes.

 

Resultados satisfactorios o insatisfactorios de una inspección de pizza de pepperoni

 

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