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La industria 4.0 ofrece a los procesadores de alimentos la oportunidad de reducir costes y aumentar su productividad mejorando la calidad de sus productos. Te mostramos un ejemplo de cómo detectar impurezas en nueces con el software Perception Studio para sistemas hiperespectrales.

Las normas y requisitos de seguridad alimentaria tienen un impacto directo en los sectores empresariales como los productores y las empresas procesadoras de alimentos, puesto que los consumidores demandan una mayor seguridad y calidad de los alimentos. Los productores y procesadores de alimentos que exportan a otros países están sujetos a sus propias regulaciones nacionales y también a la aplicación estricta de las normas y reglamentos de los principales países importadores. Por este motivo, es indispensable para dichas empresas contar con un plan de control de calidad estricto a fin de cumplir con las normativas y, sobre todo, satisfacer los niveles de calidad esperados por los consumidores.

Para los procesadores de nueces, la detección de impurezas puede llegar a ser una tarea bastante ardua. En estos casos, especialmente cuando las impurezas no son diferenciables en color, forma o tamaño, las herramientas de imagen química en color del software Perception STUDIO comercializado por INFAIMON permiten inspeccionar propiedades químicas e identificar impurezas conocidas y desconocidas.

Perception STUDIO es un software desarrollado específicamente para el uso de cámaras hiperespectrales en aplicaciones industriales en línea. Es la primera herramienta en el mundo de la visión artificial que nos permite poner en marcha un sistema hiperespectral sin necesidad de contar con un experto en espectrografía o quimiometría en nuestro equipo de trabajo.

Impurezas en nueces

La imagen anterior muestra nueces con varias impurezas. Estas impurezas pueden ser cáscaras o membranas como en la parte inferior derecha de la imagen. Sin embargo, en algunas ocasiones también podría haber impurezas desconocidas mezcladas entre los alimentos y que debemos identificar.

Imagen clasificada

En este ejemplo, las nueces se muestran en verde, mientras que las cáscaras y otras impurezas conocidas aparecen en rojo. La herramienta detecta el resto de materiales desconocidos (objetos que no han sido entrenados) y los muestra en negro. Si comparamos la imagen clasificada con la imagen RGB, vemos que hay varias impurezas adicionales, como piezas de plástico, metales y vidrio.

Imagen RGB

Perception STUDIO analiza las imágenes espectrales mediante una técnica de visión conocida como Imagen Química en Color (CCI), una técnica de procesado de imágenes que facilita el uso universal y repetitivo de las cámaras hiperespectrales en aplicaciones industriales de alta velocidad como el procesado de alimentos, el reciclaje, la minería, la industria farmacéutica, etc.

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