Beneficios de la tecnología de visión artificial para los fabricantes de alimentos

El gobierno y otras organizaciones han puesto fabricantes de alimentos bajo un microscopio en un esfuerzo por asegurarse de que están siguiendo los estándares de seguridad alimentaria y cumplen con las regulaciones. Si bien las prácticas que garantizan la seguridad, la calidad y la coherencia pueden requerir una inversión inicial, a la larga dan sus frutos. Después de todo, el Instituto de Comercialización de Alimentos (FMI) y la Asociación de Fabricantes de Comestibles (GMA) estiman que el costo promedio de un retiro del mercado para las empresas de alimentos es de $ 10 millones.

Eso ni siquiera es lo peor; Después del retiro del mercado de un producto, muchas personas recurrirán a las redes sociales para expresar sus frustraciones, lo que dará como resultado una reacción pública que puede dañar la reputación de una marca. Otros consumidores optarán por cambiar de marca, lo que resultará en una mayor pérdida de ingresos. Una forma en que los fabricantes de alimentos pueden evitar estos escenarios es a través de la tecnología de visión artificial.

¿Qué es la tecnología de visión artificial?

La tecnología de visión artificial, también conocida como “visión industrial” o “sistemas de visión”, ha logrado grandes avances en la industria de alimentos y bebidas en los últimos años para aumentar la eficiencia y la calidad y, al mismo tiempo, mantener el cumplimiento normativo. Una vez considerada nada más que un lector de códigos de barras, la tecnología de visión artificial actual utiliza cámaras y software automatizados, a menudo montados sobre líneas de ensamblaje, para inspeccionar productos, recopilar datos, verificar inconsistencias, escanear etiquetas, productos directos y más, todo a altas velocidades. sin necesidad de intervención del trabajador. Eso no es todo; La tecnología de visión artificial actual puede verificar la limpieza de los equipos de procesamiento, lo que puede afectar la calidad de los alimentos. Los sistemas de visión artificial también pueden funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, aumentando la producción y manteniendo la calidad.

Cinco formas en que la tecnología de visión artificial ayuda a los fabricantes de alimentos

Ahora que hemos cubierto los conceptos básicos de la visión artificial, profundicemos en las cinco áreas donde la tecnología realmente mejora los procesos de fabricación de alimentos.

1. Inspección de seguridad

Los artículos extraños que pueden enfermar a las personas o dañar la calidad de los alimentos pueden ingresar a los productos durante el proceso de producción, pero los sistemas de visión artificial pueden detectar esto y alertar a los trabajadores sobre el problema. Los sistemas identifican rápida y automáticamente el material que no pertenece, incluso si no es perceptible para el ojo humano. Al identificar la contaminación cruzada, la visión artificial puede salvar su negocio de fabricación de posibles demandas y cobertura mediática negativa. La visión artificial también verifica el color, la madurez y el deterioro, lo que reduce aún más la posibilidad de introducir productos deficientes o insalubres a las masas.

2. Seguimiento y seguimiento

Los códigos de producto, las fechas, los lotes y los códigos de barras pueden confundirse durante el proceso de producción, pero Machine Vision rastrea los ingredientes y la codificación durante todo el proceso de producción para garantizar que esto no suceda. Además, los sistemas mantienen un historial de cada paquete, por lo que si alguna vez hay un problema, los fabricantes pueden revisar el registro y averiguar dónde salió algo mal.

3. Etiquetado

Se sabe que las personas experimentan reacciones alérgicas a alimentos mal etiquetados, lo que resulta en retiradas del mercado y responsabilidad legal por parte del gobierno. La visión artificial detecta cualquier producto mal etiquetado (a menudo como resultado de un error humano) y notifica a los trabajadores sobre el problema para que pueda corregirse antes de que el producto salga por la puerta. Machine Vision también busca etiquetas desalineadas o arrugadas, que pueden corregirse para proteger el aspecto de su producto y, en última instancia, su marca.

4. Embalaje

Esto va de la mano con el etiquetado. El aprendizaje automático puede identificar envases dañados que podrían afectar la percepción del producto por parte del consumidor cuando lo ve en los estantes de las tiendas. También puede verificar la integridad de los materiales de embalaje reciclados para asegurarse de que se hayan limpiado correctamente.

5. Integridad del contenedor

Los recipientes mal sellados pueden provocar derrames o productos en mal estado, y pueden introducir material extraño en los alimentos. Con un sistema de visión artificial, cualquier contenedor sin sellar o dañado se identifica de inmediato y se notifica a los trabajadores. Machine Vision también verifica los niveles de llenado para garantizar la coherencia entre los productos y eliminar el desperdicio. También confirma que las láminas y los sellos a prueba de manipulaciones están en su lugar si es necesario.

Mejore la calidad y garantice la seguridad alimentaria con visión artificial

Los retiros de alimentos son costosos y los productos defectuosos pueden dañar la marca e incluso causar la muerte. La Organización Mundial de la Salud revela que aproximadamente 600 millones de personas se enferman cada año después de ingerir alimentos contaminados y 420.000 mueren. Para asegurarse de que su empresa no contribuya a estas cifras alarmantes, los fabricantes de alimentos y bebidas deben considerar un sistema de visión artificial para mejorar la calidad del producto y su posición en el mercado.