Los procesadores de carne tienen una nueva innovación de inspección para mejorar la calidad y la seguridad de los alimentos

Westborough, Massachusetts (15 de noviembre de 2023) — Los procesadores de carne y aves de corral están aplicando las lecciones de la pandemia al adoptar la tecnología de inspección visual para aumentar los procesos de control de calidad y ahorrar mano de obra. Una nueva opción es un sistema de inspección visual que, a diferencia de otros, está diseñado específicamente para la industria de procesamiento de carne y ayuda a los procesadores a redistribuir a los trabajadores, a la vez que mejora la calidad, la seguridad alimentaria y los procesos.

El Sistema de visión en línea de la serie P es una nueva oferta de KPM Analytics. A diferencia de otros sistemas de inspección visual, combina una serie de mediciones visuales y dimensionales con inteligencia artificial para automatizar la evaluación de la calidad del producto y detectar objetos extraños. Es ideal para inspeccionar productos cárnicos y avícolas enteros, en porciones y procesados.

Diseñado para procesadores de carne

El sistema de la serie P está disponible con una amplia biblioteca de medición de productos desarrollada a través de años de experiencia trabajando con procesadores de carne y aves. Esta biblioteca incluye problemas de calidad comunes, como hematomas, manchas de sangre, empanado incompleto, componentes faltantes, exceso de grasa y muchos otros. Además, los sistemas de la serie P utilizan la inteligencia artificial para el análisis estadístico y el aprendizaje profundo para la detección de anomalías, el análisis detallado de las funciones y las herramientas de gestión de datos.

A diferencia de algunos sistemas de visión de uso general, los sistemas de la serie P están diseñados para el entorno sanitario del procesamiento de carne, incluida la compatibilidad con los procedimientos de limpieza y los productos químicos.

Capacidades avanzadas de detección de materiales extraños

Los sistemas de la serie P permiten a los procesadores de carne y aves tener más capacidades para detectar defectos de baja densidad que no se pueden detectar con rayos X y otros equipos de detección de materiales extraños. Esto incluye:

• ‍Materiales extraños de espectro no visible: Las imágenes infrarrojas permiten a los procesadores analizar propiedades como la humedad y el contenido de aceite. La capacidad de obtención de imágenes hiperespectrales de la serie P mejora la detección de objetos extraños que tienen el mismo color que la grasa y la carne.‍
• Materiales extraños de espectro visible: Las cámaras calibradas de alta resolución detectan materiales extraños en las superficies superior e inferior. Estos incluyen láminas, películas, plástico, papel y defectos de composición.‍
• Análisis avanzado con IA: Las aplicaciones de vanguardia impulsadas por la inteligencia artificial para detectar pequeñas variaciones en los patrones de color, textura, tamaño y forma sitúan a la inspección por visión de la serie P en una categoría propia.

El diseño modular minimiza los costos

Para adaptar un sistema a sus necesidades y precios individuales, los gerentes de planta pueden configurar un sistema de la serie P con cualquier cantidad de capacidades, incluida la inspección 2D, la inspección 3D, las cámaras superiores e inferiores y las imágenes hiperespectrales.

El tamaño reducido se adapta a las líneas de producción

Además, el sistema está disponible con una gama de opciones de transporte y rechazo que se adaptan al producto que se manipula. A diferencia de los sistemas de visión, que requieren un equipo que voltee mecánicamente el producto para inspeccionar ambos lados, el transportador de la serie P admite cámaras superiores e inferiores. Esto significa que la longitud del transportador es corta y está a la misma altura que el resto de la línea, lo que tiene un impacto mínimo en el espacio de la planta de producción. En muchos casos, los procesadores pueden integrar sus detectores de metales existentes en el transportador para ahorrar aún más espacio.

Análisis más sofisticado

Mientras que otros sistemas de visión se limitan a comparar una imagen de inspección con un conjunto de imágenes de referencia, el sistema de la serie P combina la imagen visual con datos geométricos para permitir un análisis más preciso y profundo. Por ejemplo, a medida que un producto se hace más grueso, se acerca más a la cámara y cambia su apariencia. El sistema puede usar una cámara 3D para ajustar la calibración de forma dinámica.

Además, el sistema puede combinar imágenes de todas las caras de un producto con datos dimensionales para obtener una imagen completa de la calidad, en lugar de rechazar todos los productos con un solo defecto menor, lo que reduce el desperdicio.

Los gerentes de planta pueden usar los datos para tomar decisiones basadas en datos y refinar los procesos. Por ejemplo, en el caso de las operaciones de carne y aves cocidas (hornear, asar a la parrilla, freír, etc.), los datos de la inspección visual se pueden comparar con la temperatura del horno y los datos meteorológicos para explicar por qué un lote no está coloreado. Los operadores pueden utilizar los datos de una inspección completa de los productos para supervisar continuamente la calidad y ofrecer información sobre los procesos.

Color calibrado

A diferencia de algunos sistemas de visión, el sistema de la serie P está calibrado en color. Esto significa que la calidad será uniforme cuando las especificaciones se compartan en todas las líneas y ubicaciones de la planta.

De expertos de la industria alimentaria

Al diseñar el sistema de inspección por visión en línea de la serie P, los expertos de KPM Analytics se basaron en su amplia experiencia en tecnología de inspección de la calidad de los alimentos. «Ningún otro sistema ofrece una solución tan completa en la industria cárnica», afirma Jon Gilchrist, director de producto de KPM Analytics.

Disponibilidad y costo

El sistema de inspección por visión en línea de la serie P está disponible para su pedido inmediato. Para obtener más información, visite www.kpmanalytics.com.