Automatización y Control Inteligente

Showroom Digital de Tecnologías Innovadoras

27 Abril 2021 · 11:30 – 13:15 CEST

11.30 Agricultura de precisión. Caracterización de cultivos.

La combinación de diversas tecnologías como la robótica móvil (drones o AGV), la fotónica (cámaras hiperespectrales, termografía y LIDAR) y software de análisis basado en Inteligencia Artificial facilitan la supervisión de los cultivos y la toma de decisiones, lo que redunda en una mayor rentabilidad y la sostenibilidad. Conocer al detalle parámetros físicos y químicos de una planta permite adecuar los procesos de poda o riego, la detección de plagas, la aplicación de fitosanitarios y la coordinación de la recolección entre otros.

Se mostrarán algunos de los resultados alcanzados en el marco del proyecto CERES, Diagnóstico de cultivos mediante visión hiperespectral en tiempo real.

1:45 Detección de cuerpos extraños en matrices alimentarias.

La aparición de sustancias no deseadas en los productos alimentarios son frecuentes. Hemos desarrollado un sistema no destructivo basado en visión hiperespectral capaz de detectar cuerpos extraños de baja densidad en frutos secos, frutas y verduras procesadas, productos cárnicos, especies y chocolates entre otros, superando algunas limitaciones e los rayos X o la detección de metales.

12:00 Control de calidad midiendo la composición en línea mediante NIRS.

El propio envasado, la complejidad química o la fisionomía de ciertos alimentos impide que se pueda conocer a simple vista la calidad esperada. Mediante la aplicación de espectroscopía infrarroja (NIRS) somos capaces de detectar defectos en vino debidos a su oxidación, medir el grado de madurez de la frutas, la cantidad de grasa o fallos en la formulación, y todo ello en tiempo real sin tener que esperar a los análisis de control en laboratorio.

One2One Meeting con los expertos de AINIA

Si tu empresa forma parte de AINIA Network, solicita entrevistas One2One con los expertos de AINIA para valorar la aplicación de las tecnologías en tu empresa.

12.15 Alimentos envasados seguros. Detección defectos en el sellado de envases.

El correcto sellado de lo envases alimentarios es clave para preservar la seguridad alimentaria así como la calidad de los productos a lo largo de su vida útil. La inspección actual, basada en el control visual de los operarios, puede pasar por alto defectos imperceptibles, lo que da lugar a productos no aptos para el consumo en el lineal del supermercado. Hemos desarrollado una solución no destructiva, fácil de utilizar y lista para su implantación industrial que, basada en termografía, es capaz de identificar los defectos en el cordón de sellado.

Presentaremos los resultados del proyecto TermoScan.

12.30 Inteligencia Artificial, un avance para la inspección de producto

La determinación de la calidad de productos a granel pasa aún hoy en día por procesos costosos y manuales, que conllevan tiempo y operarios cualificados. La revolución de los sensores avanzados combinados con Inteligencia Artificial permite la clasificación, identificación de defectos o el control de la distribución de alimentos de pequeño tamaño, tales como semillas, granos, leguminosas, frutos secos o productos de bajo calibre. Los sutiles y subjetivos matices que diferencian las categorías del producto hacen necesaria una interpretación más inteligente y objetiva, alejada de los clásicos sistemas de visión. La tecnología basada en Deep learning hace que la solución aprenda e interprete lo que está viendo, proporcionando medidas de alta fiabilidad y ayudando a objetivar los controles de calidad, eliminar muestras defectuosas o clasificar según la calidad.

12:45 Inspección de envases para eliminar defectos y materias extrañas.

Las botellas de vino, agua de mesa, cerveza, aceite o de zumos dificultan la identificación de posibles cuerpos extraños en el interior de las mismas una vez llenas. Los sistemas inteligentes de visión artificial combinados con Inteligencia Artificial permiten determinar la calidad de forma automática en botellas o envases que difícilmente se pueden analizar visualmente. Los sistemas desarrollados son capaces de atravesar productos opacos a la luz visible y detectar cuerpos extraños en el interior del envase.

13.00 Inspección de imagen multimodal para control de calidad y seguridad alimentaria

En muchas ocasiones, se requiere de una combinación de diversas soluciones que identifiquen cuerpos extraños, sustancias no deseadas, contaminación cruzada o ingredientes en mal estado. Hemos desarrollado un sistema de imagen multimodal que combina distintas soluciones gobernadas por un único software. De esta forma, podemos caracterizar los alimentos (por su color y forma 3D), detectar cuerpos extraños de alta y baja densidad o detectar contaminación en los alimentos antes del proceso de envasado.

Esta línea de investigación ha sido cofinanciada por el IVACE (Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial) en el marco del programa Promece 2021.

AINIA está adherida al Pacto Mundial de Naciones Unidas para la sostenibilidad. El Pacto Mundial, como iniciativa de la ONU para la sostenibilidad empresarial del sector privado, es catalizador de los esfuerzos de empresas y organizaciones en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de Naciones Unidas, el plan de acción más ambicioso a favor de las personas, el planeta y la prosperidad hasta 2030.