En el procesado de vegetales, unos pocos milímetros pueden marcar la diferencia entre rendimiento y desperdicio. Durante años, los procesadores asumían grandes pérdidas de producto en el proceso de descorazonado de verduras como la lechuga iceberg. Según Will Uijting, de QING, en gran medida se debía a las limitaciones de los sistemas de visión tradicionales. "La mayoría de los sistemas convencionales se basan en suposiciones y promedios. Pero los productos alimentarios distan mucho de ser uniformes".
© Qing - Extractacore LTD
Una colaboración entre el especialista holandés en automatización QING y el fabricante de maquinaria británico Extractacore ha demostrado que la visión con IA puede mejorar drásticamente los resultados. Al integrar la visión 3D con IA en una línea de corte existente, los desperdicios se redujeron del 30-40% a solo el 3-5%, sin comprometer la velocidad ni la fiabilidad.
De la suposición al conocimiento
Las máquinas de Extractacore se utilizan ampliamente para el descorazonado automatizado. Sin embargo, las variaciones naturales del producto dificultaban llevar a cabo un corte preciso. "Para garantizar la extracción completa del corazón, las máquinas tendían a cortar más ancho de lo necesario", explica Letti Barber, de Extractacore. "Así se garantizaba acertar además de consistencia, pero también significaba perder producto aprovechable".
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El gran avance llegó cuando Extractacore se dio cuenta de que la limitación no era mecánica, sino intelectual. "Necesitábamos un sistema que supiera realmente dónde estaba el corazón y que no se limitara a una suposición basada en promedios", dice Letti.
Esa búsqueda les condujo a QING y su plataforma STAQ (See, Think, Act), que integra la captura de imágenes, la toma de decisiones basada en IA y la ejecución robótica. Lo más importante es que el sistema robótico existente no se modificó. "Mejoramos las capas 'Ver' y 'Pensar' manteniendo intacta la 'Actuar'. Esto redujo las barreras de implantación para los clientes", explica Will.
Visión 3D IA en acción
La actualización sustituyó la detección de color 2D tradicional por la visión 3D asistida por IA, que permite al sistema determinar la posición, orientación y profundidad exactas del corazón. "Ya no tenemos que adivinar: ahora sabemos exactamente dónde está el corazón", indica Will.
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El sistema procesa aproximadamente un producto por segundo, lo que satisface las exigencias de rendimiento de la industria. La fiabilidad era esencial. "La IA debe reducir la variabilidad, no introducirla", señala Will. Desde el punto de vista del operario, la máquina funciona como un sistema estándar, pero con mucha más precisión.
Más allá de la reducción de residuos
Para los procesadores, reducir los residuos al 3-5% mejora directamente el rendimiento y los márgenes. "Una vez que los clientes ven las cifras, la conversación cambia", asegura Letti. Pero las ventajas van más allá: rendimiento más uniforme, menos estrés en el proceso y datos de producción valiosos.
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El sistema recopila continuamente datos sobre las características del producto y la precisión del corte. "Cuando se empieza a medir la variación en lugar de ignorarla, se obtiene una visión completamente nueva del proceso", añade Will.
Aunque se aplicó por primera vez a la lechuga iceberg, la solución es escalable a otras hortalizas y procesos de descorazonado. Ambas empresas esperan que la visión artificial se convierta en un estándar en el procesado de verduras.
"La variabilidad no es el enemigo", concluye Will. "Ignorarla sí lo es. La IA permite trabajar con productos naturales en sus propios términos".
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