Inteligencia artificial con software de aprendizaje profundo de SICK: en la planta de producción de Nestlé en Osthofen, una cámara de instantáneas 2D junto con el paquete de software integrado de SICK “dStudio” detectan objetos transparentes en cualquier posición. Y el sistema aprende constantemente.
Para las personas con necesidades nutricionales especiales, el gigante de la alimentación, Nestlé, ofrece productos especiales en su división “Health Science”. Por ejemplo, los alimentos que se beben y fortificantes, que se fabrican en la planta de Osthofen en Rheinhessen.
Los polvos producidos aquí en condiciones de vanguardia acaban automáticamente en latas especiales al final del proceso de fabricación. Antes de llenar los recipientes, se añade a cada uno una cuchara dosificadora para que la dosificación sea fácil y precisa. En el curso del control de calidad, se comprueba cada lata individual para ver si realmente se ha aplicado una cuchara.
“El ojo humano puede ver fácilmente si se ha añadido una cuchara”, dice Marcus Kauf, ingeniero de automatización de Nestlé, “pero a una velocidad de llenado de más de 80 latas por minuto, esto ya no es posible sin errores.”
Por ello, una cámara instalada al efecto controlaba las aplicaciones contando los píxeles de colores de la cuchara de plástico. Recientemente, sin embargo, Nestlé ha empezado a utilizar dosificadores transparentes para aumentar la tasa de reciclaje. Así que ahora hay cucharas transparentes de color grisáceo en aluminio con un tono similar en la lengüeta de cierre ..., ¿o no es siempre así? Difícil de identificar en el metal ondulado, repujado y reflectante: la solución clásica con procesamiento sensorial de imágenes llegó a sus límites.
Aquí es donde entran en juego las tecnologías y los conocimientos de SICK. La palabra clave era “inteligencia artificial (IA)”. La IA reconoce nuevos patrones con gran rapidez y fiabilidad de forma permanente mediante la recopilación de una gran cantidad de datos, que se interpretan directamente en algoritmos. En teoría, los algoritmos definen procedimientos claros para resolver determinadas tareas.
En la práctica, una cámara instantánea 2D (picoCam) de SICK aprende a “pensar” con el software de Deep Learning integrado “dStudio” de SICK AppSpace. Este servicio web puede utilizarse para “entrenar” redes neuronales, en este caso con imágenes de las cucharas adjuntas en una amplia variedad de posiciones. Al igual que las personas resuelven problemas y toman decisiones de forma ideal, Deep Learning también lo hace, solo que muchas veces más rápido.
El experto responsable de SICK es Klaus Keitel. El Gestor Nacional de Cuentas para clientes estratégicos explica: “El algoritmo de decisión aprendido se transfiere al sistema de cámaras. De este modo, puede reconocer las diferencias esenciales de la imagen de forma independiente”. La cámara también puede adaptarse fácilmente a cualquier nuevo producto entrenando de nuevo una red neuronal para las nuevas circunstancias. Además, la intuitiva interfaz de usuario no requiere conocimientos especiales de IA ni de procesamiento de imágenes por parte del usuario.
Así, para cada envase, la cámara comprueba de forma rápida y fiable si la cuchara está realmente incluida para el porcionado o no, con un porcentaje de error que tiende a cero. Pero, ¿qué ocurre si la cámara detecta que “no hay cuchara”? A continuación, la instalación se detiene automáticamente. Si se ha añadido la cuchara que faltaba, el software de la cámara también lo reconoce, de modo que la instalación puede seguir funcionando, sin las distracciones de un reinicio manual.
Según Klaus Keitel, la cooperación entre SICK y Nestlé transcurrió sin contratiempos: “Realizamos pruebas tanto en nuestro laboratorio como in situ. Esto nos permitió aclarar de antemano al cliente lo seguros que estábamos con esta solución.” Gracias a este tipo de automatización inteligente, Nestlé consiguió un nivel de fiabilidad extremadamente alto en la aplicación de las cucharas dosificadoras. Y ello con una implantación sencilla, flexible y ampliable en las opciones de uso. Por ello, SICK se centrará en nuevas aplicaciones en el campo del procesamiento de imágenes con IA.
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