Controlla la qualità dei cibi surgelati 15 volte più velocemente con l'AI
Un'azienda leader nel settore alimentare si affida al Computer Vision per ispezionare in tempo reale i difetti visivi delle verdure. Con un'accuratezza del 95%, il controllo qualità non solo è ora molto più affidabile, ma richiede solo 1 minuto per tonnellata di verdure invece di 15 minuti.
#computervision
#artificialintelligence
#quality
#food
,allowExpansion)
Il progetto in breve
Raccolto fresco e controllato dall'AI: come l'industria alimentare di oggi garantisce l'esperienza di gusto perfetta
Lo scenario
Eccellente colore, forma e qualità
Che si tratti di piselli, fragole o broccoli, i consumatori si aspettano che i prodotti surgelati siano in condizioni perfette: colori vivaci, forma uniforme e assenza di corpi estranei. Anche se può sembrare scontato, garantire tale qualità è una sfida logistica complessa. Nell'Unione Europea, ogni anno vengono raccolti e controllati circa 9 miliardi di fragole e oltre 7 trilioni di piselli.
Per uno dei principali produttori europei di alimenti surgelati, mantenere questo livello di qualità è diventato sempre più difficile. Fino ad ora, il controllo qualità veniva effettuato manualmente su base campionaria: un processo lungo, soggetto a errori e che richiedeva personale qualificato. La crescente carenza di lavoratori qualificati non ha fatto che aumentare la difficoltà.
La soluzione
Ispezione visiva completamente automatizzata utilizzando AI e Computer Vision
In collaborazione con Machine Learning Reply, l'azienda alimentare ha implementato un sistema basato sull'intelligenza artificiale per l'ispezione visiva completamente automatizzata direttamente sulla linea di produzione. Telecamere ad alta risoluzione monitorano continuamente i prodotti in transito, ogni singolo pisello, ogni singola bacca. Una soluzione di visione artificiale appositamente addestrata rileva con precisione i difetti visivi e gli oggetti estranei, trasmettendo i risultati in tempo reale a un dashboard centralizzato.
Questa soluzione avanzata non solo sostituisce il campionamento manuale casuale, ma consente anche un'ispezione in tempo reale al 100%, garantendo una qualità del prodotto costantemente elevata e la massima trasparenza lungo tutta la catena di produzione.
)
Come lo abbiamo fatto
Elaborazione in tempo reale con ottimizzazione adattiva delle immagini
La qualità dell'immagine costante è fondamentale per ottenere risultati di ispezione accurati e affidabili. Tuttavia, condizioni di illuminazione variabili, velocità di produzione e posizioni dei prodotti possono compromettere la nitidezza dell'immagine. Per ovviare a questo problema, gli esperti hanno sviluppato un algoritmo personalizzato che regola dinamicamente l'esposizione, l'illuminazione e i tempi di acquisizione, eliminando sistematicamente problemi comuni come la sfocatura da movimento.
I potenti dispositivi edge NVIDIA, combinati con la tecnologia DeepStream, consentono l'elaborazione in tempo reale e l'applicazione immediata delle informazioni. La stretta collaborazione con il produttore alimentare ha portato alla creazione di un sistema pratico e intuitivo che non richiede competenze specialistiche in materia di IA, garantendo una perfetta integrazione nelle operazioni esistenti.
I risultati
Maggiore precisione, meno scarti
L'introduzione del sistema di garanzia della qualità supportato dall'intelligenza artificiale apporta vantaggi misurabili.
15 volte più veloce
ispezione grazie all'elaborazione in tempo reale
95% di precisione nella rilevazione
per difetti del prodotto e oggetti estranei
Rifiuti ridotti
grazie alla precisa rilevazione degli errori prima di ulteriori elaborazioni
Massima trasparenza
riguardo all'inventario e alla qualità del prodotto
A prova di futuro
grazie alla piattaforma di riaddestramento automatizzato per nuove varianti di prodotto
Machine Learning Reply offre soluzioni personalizzate di Data Science end-to-end, coprendo l'intero ciclo di vita del progetto – dalla consulenza strategica iniziale, all'architettura dei dati e ai temi infrastrutturali, fino all'elaborazione dei dati con garanzia di qualità utilizzando algoritmi di Machine Learning. Machine Learning Reply ha una vasta esperienza nel campo della Data Science in tutti i settori chiave delle aziende tedesche HDAX. Machine Learning Reply consente ai clienti di introdurre con successo nuovi modelli di business basati sui dati e di ottimizzare i processi e i prodotti esistenti – con un focus su tecnologie open source distribuite e cloud. Con l'Incubatore di Machine Learning, l'azienda offre un programma per formare la prossima generazione di decisori, data scientist e ingegneri.