Desde los cortes de carne cruda hasta los alimentos terminados, muchos procesadores de alimentos confían en los controles rutinarios de calidad de las muestras de productos para supervisar y controlar la calidad de sus productos. Este proceso clave se vuelve aún más crítico a medida que los procesadores amplían sus operaciones para manejar mayores rendimientos y la automatización reduce la presencia humana en las líneas de procesamiento. Durante un control de calidad de muestras típico, el inspector de calidad retira los productos de la línea, mide sus dimensiones con calibres, evalúa el color, la textura, el veteado y otras características visuales, pesa el producto y, por último, registra los datos. Con el alto rendimiento de la producción actual, este proceso, que requiere mucho tiempo, puede dar lugar a que se vean afectadas grandes cantidades de productos antes de que el operador se dé cuenta del problema. Esto da lugar a costosas etapas de reprocesamiento que pueden paralizar las instalaciones de producción y retrasar los envíos. Además, ¿qué ocurre entre los controles de muestras cuando nadie observa el producto? Los contaminantes extraños pueden aparecer en un instante y en cualquier momento. Muchos de estos contaminantes, como la madera, los plásticos y los objetos de baja densidad, pueden pasar desapercibidos para las tecnologías actuales de detección de materiales extraños, como los detectores de rayos X y de metales. Mantener y mejorar la calidad de los alimentos es fundamental para defender los estándares de la marca y proteger y satisfacer a los consumidores. Sin embargo, como han descubierto muchas empresas de procesamiento de alimentos, las técnicas tradicionales de muestreo pueden no ser suficientes para satisfacer las demandas modernas. Muchos procesadores están recurriendo a soluciones de inspección automatizadas para resolver este problema, y estas herramientas suelen implementarse con éxito en unos pocos pasos sencillos. Paso 1: Mejorar la eficiencia de las comprobaciones manuales de los productos con tecnología objetiva Los procesos basados en el ser humano son intrínsecamente subjetivos, y los controles rutinarios de calidad de los productos no son una excepción. Cada paso del proceso de muestreo de calidad es propenso a errores humanos, lo que puede afectar a los resultados registrados. Factores como los puntos que el inspector decide medir, la fuerza con la que presiona los calibres sobre el producto e incluso la forma en que maneja y coloca el producto para la medición pueden tener un impacto notable en los resultados. Incluso la acción rutinaria de registrar los resultados de las mediciones puede ser propensa a errores tipográficos y de otro tipo que pueden contaminar los datos recopilados. Muchas empresas de procesamiento de carne que buscan reforzar los controles de calidad manuales han resuelto estos problemas utilizando sistemas de medición visual de mesa asequibles. Estos productos extraen mediciones de imágenes 2D y 3D de alta resolución para evaluar el tamaño, la forma, el color, el veteado, la textura y otros atributos del producto. Los usuarios pueden personalizar las tolerancias y las necesidades de medición para cada producto único. Algunos sistemas también incluyen aplicaciones para predecir el peso de un producto con alta precisión, lo que elimina la necesidad de balanzas. Todas las mediciones se capturan instantáneamente durante una sola pasada, lo que elimina los errores subjetivos de las mediciones y acelera significativamente el proceso. Los sistemas de medición de visión de sobremesa también permiten a los equipos de calidad medir los productos más rápidamente, lo que significa que los operadores pueden recopilar más datos para representar mejor el proceso de producción. De hecho, un importante productor avícola de EE. UU. mejoró su tasa media de inspección de pechugas de pollo de unas 450 a 1700 al mes, lo que supone un aumento de casi el 380 %. Este aumento del tamaño de la muestra proporciona los datos necesarios para supervisar eficazmente y reaccionar rápidamente a los cambios en el proceso de producción. Paso 2: Integrar la información obtenida en línea en los procesos en línea El éxito de algunas empresas con los sistemas de visión de sobremesa ha sentado las bases para un sistema en línea totalmente integrado. Este éxito se debe a que las especificaciones de medición creadas para el sistema de sobremesa pueden transferirse a la línea de producción, donde los sistemas de inspección visual en línea proporcionan una inspección a toda velocidad de todos los productos de la línea de producción. Estos sistemas suelen incluir la opción de analizar la superficie inferior del producto. Con la inspección en línea, las empresas pueden inspeccionar el 100 % de los productos con poca intervención humana. Si el sistema detecta un defecto, los sistemas de rechazo opcionales, como chorros de aire o paletas, pueden eliminar automáticamente el producto que no cumple con las especificaciones sin detener el flujo del proceso. El sistema recopila todos estos datos de calidad en informes de tendencias para permitir la toma de decisiones basada en datos a nivel de línea, planta y empresa. Sin embargo, la inspección de calidad es solo una parte del valor global de un sistema de visión en línea. Muchos clientes, especialmente los grupos de restaurantes de comida rápida (QSR) globales, han comenzado a presionar a sus proveedores para que adopten programas de seguridad alimentaria de nueva generación, especialmente los relacionados con la reducción de incidentes con materiales extraños. Paso 3: Fortalecimiento de la seguridad alimentaria con aplicaciones de inspección basadas en inteligencia artificial Los recientes avances en inteligencia artificial han mejorado las capacidades de detección de los sistemas de inspección visual en línea, que a menudo superan las de los inspectores humanos. Las tecnologías de inspección visual basadas en IA, equipadas con cámaras de alta resolución en la superficie superior e inferior, iluminación avanzada y capacidades de aprendizaje automático, son muy adecuadas para detectar objetos como láminas, películas, papel y mucho más. La capacidad de detectar muchos de estos contaminantes de baja densidad hace que estos sistemas sean un excelente complemento de los sistemas de control existentes basados en rayos X y detectores de metales. Las nuevas capacidades de imagen hiperespectral para los sistemas de visión en línea ofrecen formas de analizar propiedades composicionales como el contenido de humedad y aceite en las superficies de los productos. Estas nuevas capacidades de inspección visual permiten una detección más avanzada de materiales extraños y anomalías. Las aplicaciones de inspección visual basadas en IA siguen elevando el listón de la seguridad alimentaria y el control de procesos, especialmente cuando se combinan con detectores de rayos X y metales para proporcionar una protección óptima. Estas inversiones pueden contribuir en gran medida a satisfacer las demandas de los clientes y evitar retiradas del mercado potencialmente costosas. Planifique y adapte su enfoque Las tecnologías de inspección visual pueden parecer intimidantes al principio. Sin embargo, muchos de estos sistemas están diseñados para integrarse fácilmente en los procesos existentes y pueden adoptarse con un mínimo esfuerzo y riesgo. Las ventajas que ofrecen estos sistemas son significativas. Pueden agilizar y mejorar la eficacia de los programas de calidad y seguridad de los procesadores de carne y proporcionar una vía para que los procesadores de alimentos satisfagan las exigencias actuales. La gama actual de soluciones de inspección visual y las nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial que mejoran las capacidades y simplifican la configuración hacen que la adopción de estas herramientas sea más fácil que nunca y pueden aportar un valor inmediato a las organizaciones.