La calidad requerida en la industria alimentaria es cada vez más elevada. El motivo de este cambio radica en la protección de los consumidores, logrando que los alimentos sean más sanos y sabrosos. Para ello se utilizan los sistemas de control de calidad, que son vitales para una correcta producción y para cumplir con los estándares mínimos de calidad que se exigen en los alimentos, por lo que su importancia en la industria es inmensa.
La visión artificial es una tecnología muy común en el sector industrial. Sin embargo, muchos de los avances a nivel de hardware en los últimos años, han estado centrados en la visión 3D. Esta circunstancia ha sido el catalizador de una gran cantidad de nuevas aplicaciones para este tecnología.
En el ámbito de la industria 4.0, la visión artificial 3D tiene un papel fundamental. Permite automatizar y digitalizar procesos de control de calidad, control dimensional y guiado de robots a través del análisis de la información tridimensional.
Existen diferentes tecnologías de visión 3D. Cada una de ellas tienes sus pros y sus contras. La elección de una u otra tecnología, dependerá de los requisitos de la aplicación. Por lo tanto, es necesario conocer las diferentes tecnologías para saber cual es la más adecuada en función de las necesidades del aplicativo.
La integración de sistemas de visión artificial a menudo vale la pena. Sin embargo, es necesario encontrar una justificación económica para viabilizar un proyecto de visión. A menudo, la herramienta más común es el cálculo del retorno de inversión (ROI).
El retorno de inversión de un sistema de visión artificial depende de diferentes factores, algunos de ellos son bastante evidentes, sin embargo, otros no son tan obvios.
A continuación, os mostramos algunos factores que influyen a la hora de calcular el retorno de inversión de un sistema de visión.
La visión artificial está detrás de muchos grandes avances en la automatización industrial. Uno de los logros más destacados es la capacidad para automatizar los procesos de control de calidad.
En muchas empresas, el control de calidad sigue haciéndose manualmente. Sin embargo, aunque la capacidad humana de inspeccionar visualmente diferentes objetos es muy alta, la subjetividad y la fatiga que resulta de realizar tareas repetitivas pueden provocar errores.
Por el contrario, los sistemas basados en visión artificial proporcionan un método efectivo para el control de calidad, agregando valor a las operaciones de inspección.
La visión artificial está en constante evolución en parte motivada por los avances en la Inteligencia Artificial (AI) y la optimización de los algoritmos basados en Deep Learning. El Deep Learning es una tecnología que permite que un ordenador aprenda como un ser humano lo que facilita a los sistemas de visión artificial emplear métodos de aprendizaje más robustos, efectivos y muy similares a los del cerebro humano.
