Inspección de alta calidad de latas y botes de vidrio con la solución de visión artificial Rigel

Uno de los procesos más importantes en una planta de producción alimentaria es el control de calidad. Se trata de una operación que debe seguir criterios específicos y eficientes que garanticen un correcto estado de salubridad e integridad del producto final, tanto del alimento como su envase. Únicamente de esa manera, el cliente final recibirá un alimento que satisfaga sus expectativas y necesidades. 

Así pues, toda empresa que se dedique a la industria alimentaria debe disponer de los recursos necesarios para realizar unos correctos y eficientes procesos de producción. En Nevitec, conocemos la importancia del control de calidad y ponemos a tu disposición soluciones de visión artificial para optimizar dichas operaciones. Una de ellas es Rigel, indicada para la inspección de latas y botes de vidrio en línea. ¿Quieres conocerla? ¡Te explicamos todo lo que necesitas saber!

¿Qué es la solución de visión artificial Rigel?

Rigel se trata de una solución de visión artificial diseñada específicamente para la inspección de latas y botes de vidrio en cinta, tanto abiertos como cerrados. La solución puede aplicarse tanto antes como durante el envasado en línea. Rigel está compuesta por un avanzado sistema basado en algoritmos Deep Learning e inteligencia artificial que permiten ejecutar un cuidadoso control de calidad. 

De ese modo, permite maximizar los resultados de producción antes y durante el envasado a través de la unificación de diferentes tecnologías, y que garantizan un correcto estado del producto alimentario. Todo ello con una programación y puesta en marcha simplificada debido a que se trata de una solución replicable. 

¿Qué funciones realiza?

La solución de visión artificial Rigel realiza diferentes inspecciones tanto en latas como envases de vidrio en dos puntos distintos: 

1. Latas y vidrio abierto – Antes del envasado

Una vez rellenados los botes de vidrio y las latas, es importante comprobar que el producto no presenta manchas o defectos, o bien que no contiene cuerpos extraños en su interior.  Un incorrecto control y fallos en la detección puede provocar contaminación cruzada, producir alimentos defectuosos o experimentar mermas innecesarias. 

Con tal de evitarlo, Rigel realiza un control exhaustivo y detección de manchas y cuerpos extraños basándose en el Deep Learning. Dicha tecnología permite ejecutar el control de manera rápida, segura y efectiva, optimizando así las operaciones de este punto del proceso. 

Además, la función de detección de manchas y cuerpos extraños puede ampliarse con otros módulos extra posibles como el cálculo del peso y la integración de rayos X. 

 

2. Latas y vidrio cerrado – Durante el envasado

Rigel también puede realizar la inspección del envase tras cerrar las latas y los botes de vidrio. En ese punto, la solución de visión artificial de Nevitec comprueba la integridad del producto realizando las siguientes funciones: 

  • Inspección de la litografía. 

Rigel comprueba que el envase no presente defectos en las inscripciones que contiene. Además, también inspecciona los posibles desperfectos.

  • Control superior de la anilla.

En el caso de las latas, es posible que la anilla haya experimentado algún problema durante su colocación y que no presente su posición correcta. Debido a esta mala posición, puede que se abra en etapas posteriores. Rigel inspecciona las latas y localiza aquellas que no presentan una buena colocación de la anilla.

  • Control de cierre y picos en el surtido.

Gracias a la visión Deep Learning es posible diferenciar las gotas de agua, por el lavado de los envases, de los defectos que puedan haber en el cierre. 

  • Control de golpes.

Rigel inspecciona y controla en línea todas las latas para localizar aquellas que presentan golpes visibles debido a un impacto durante el proceso de producción.

  • Lectura de códigos y caracteres. 

Además del control e inspección de posibles defectos, Rigel también permite leer códigos y caracteres a alta velocidad.

Además, la función de la integridad del producto también puede ampliarse con módulos extra como el control de etiquetas y lectura OCR. 

¿Cómo se puede implementar?

La implementación de una solución de visión artificial requiere realizar un análisis completo del proceso productivo de la empresa alimentaria. De esa manera, se pueden detectar las necesidades o carencias a potenciar para poder escoger la solución de visión artificial que mejor se adapte a cada empresa. 

En Nevitec, estaremos encantados de escucharte y que nos expliques tus necesidades para así poder orientarte hacia la solución de visión artificial más adecuada para ti. 

¿Quieres contactar con nosotros? ¡Puedes hacerlo aquí! 

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