Visión artificial: inspección de alimentos mediante imagen
Por un lado, la tecnología hiperespectral permite una caracterización espacial y espectral de cada banda de luz recogida por el sensor a diferencia de los tradicionales sistemas RGB, si a esto le añadimos la potencia de poder conocer la temperatura de nuestros productos a lo largo de todo el procesado, tenemos un sistema increíblemente potente en cuanto a la detección de elementos extraños, medida de parámetros de nuestro producto y control de calidad de estado de cocción/cadena de frío, etc.
Fig 1: Identificación de cuerpos extraños.
Los recientes avances en el diseño y rendimiento de los componentes ópticos de fabricantes como Flir y Headall Photonics, han hecho que sea posible analizar y discriminar alimentos en tiempo real a elevadas velocidades mediante el uso de algoritmos de clasificación. Este avance ha posibilitado entre otras la reducción de tamaño y coste de los detectores utilizados, haciendo este tipo de técnicas utilizables en industria de consumo.
Fig 2: Tamaño y ejemplo de termografía.
Es por ello por lo que actualmente las técnicas de imagen no visible son una de las técnicas más utilizadas en la inspección de alimentos. La capacidad de recoger información cualitativa y cuantitativa del análisis en línea es posible gracias al desarrollo de modelos quimiométricos basados en pruebas repetitivas con muestras de distinta composición.
La posibilidad de integrar diferentes tipos de sensores y tecnologías, hacen de la industria agroalimentaria sin duda uno de los mercados con más potencial de integración en la Industria 4.0. Hoy en día ya es normal ver cadenas de producción automatizadas y robots industriales que combinan distintas tecnologías para llevar a cabo su función. Como un ejemplo llamativo y en el que se aprecia cómo esta tecnología ya está a la orden del día, tenemos al asistente de cocina Flippy de Miso Robotics (http://www.misorobotics.com)
Fig 3: Integración comercial de sistemas.
La posibilidad de caracterizar espacial y espectralmente cada banda de manera individual, poder ver e incluso medir a través de ciertos elementos y tener un control exhaustivo de la temperatura a lo largo de todo el proceso, hacen que existan un sinfín de aplicaciones desde la clasificación por color y tamaño, la identificación de cuerpos extraños en una línea de envasado, aseguramiento de cadena de frío, control de calidad de termosellados, punto de cocción o incluso, la determinación del porcentaje de grasa de una muestra de carne o azúcar en la fruta.
