Sistema de visión artificial para control de calidad en alimentos para mascotas

Abstract

[ES] La presencia de producto defectuoso durante la producción es algo inevitable, y a fin de garantizar una buena calidad, es necesaria la expulsión de este. En este proyecto se ha creado un prototipo capaz de detectar el producto que circula por una línea mediante visión artificial, aplicando diferentes algoritmos a una imagen y obteniendo la información interesante de esta. Una vez se han detectado los objetos, se extraen características que permitirán entrenar unos algoritmos de clasificación capaces de detectar aquellos productos que no cumplan con unos estándares de calidad preestablecidos. A continuación, con ayuda de otras fórmulas, se obtiene la posición de los objetos dentro de la propia imagen. Esta información es enviada a un PLC. Junto con otros datos, como las dimensiones de las cintas y su velocidad, el PLC es capaz de calcular el momento exacto en el que se activarán unas electroválvulas. Esto sucede en el instante que el producto defectuoso detectado se encuentra en el aire, desviando su trayectoria y retirándolo automáticamente de la línea en tiempo real. Esta tecnología permite mantener una producción eficiente y cumplir con estándares mínimos de calidad.

[EN] The presence of defective products during production is something inevitable, in order to ensure good quality, it is necessary to reject them. In this project, a prototype has been created capable of detecting the product moving along a production line using computer vision, applying different algorithms to an image and extracting relevant information from it. Once the objects have been detected, features are extracted that will allow training classification algorithms capable of identifying products that do not meet pre-established quality standards. Next, with the help of other formulas, the position of the objects within the image itself is obtained. This information is sent to a PLC which, along with additional information such as belt dimensions and speed, is able to calculate the exact moment when some electrovalves will be activated, diverting the identified defective product in mid-air, thus removing it from the line in real-time and automatically. Allowing for a good production while maintaining minimum quality standards.