“Sistema de inteligencia artificial para medición de calidad de producto”
Nuestro sistema de medición de calidad del producto “FLEXQUALITY” se fundamenta en una rama de la inteligencia artificial denominada “machine learning” o aprendizaje automático, más en concreto en una técnica de aprendizaje profundo o “deep learning”.
Consiste en el uso de unas “redes neuronales artificiales” que son modelos computacionales que procesan información (en nuestro caso imágenes obtenidas de las cámaras del calibrador correctamente segmentadas, creando multimágenes) imitando el funcionamiento de las neuronas biológicas humanas, esto es, imitando el comportamiento humano en el reconocimiento de imágenes.
En resumen, ayudar que los sistemas informáticos puedan funcionar tal como un cerebro humano en cuanto a aprendizaje y pensamiento. Pero con unas claras ventajas como pueden ser la velocidad de proceso, la constancia y la no degradación de los resultados provocados por cansancio, pérdida de atención, etc.
El algoritmo de visión artificial formará una imagen del mismo fruto en distintas posiciones con base en repetición, tantas posiciones como permita la configuración de la cámara (o cámaras en caso de sistemas multicámara) dependiendo de la sincronización con el calibrador y su velocidad, esto da lugar a algo llamado multimagen, que será utilizada para entrenar la red neuronal con el defecto correspondiente y en el proceso de inferencia para obtener la clasificación por calidad:
Mediante el entrenamiento de una red neuronal con imágenes capturadas en tiempo real desde las cámaras instaladas en la zona de visión artificial del calibrador, y la posterior segmentación y tratamiento creando las multimágenes, se podrá conseguir la detección de distintos defectos en el producto y con ello una discriminación por calidad de producto.
Estas multimágenes de producto se crean con la finalidad de obtener una imagen con la mayor cantidad de textura de producto posible. Se deben capturar muchas multimágenes del producto para entrenar a la red neuronal con la mayor cantidad de textura capturada del fruto posible, con esto se consigue determinar el grado de afectación de cualquier enfermedad o defecto que sea visible en el producto.
Nuestro sistema es el más avanzado del mercado para determinación de calidad por inteligencia artificial y con la mejor relación costo/beneficio.
