Clasificación de frutos secos con IA en tiempo real

Introducción

En la industria agroalimentaria, particularmente en la comercialización de mezclas de nueces, es esencial asegurar que cada unidad de producto contenga el porcentaje correcto de cada variedad (almendras, nueces, avellanas, etc.). Cuando se realiza manualmente, este proceso de control de calidad presenta limitaciones significativas en términos de precisión, eficiencia y trazabilidad.

Limitaciones de la Inspección Manual

El conteo visual y la clasificación manual por parte de los operadores implica:

• Alto tiempo de inspección por unidad (entre 10 y 15 minutos por bandeja).
• Variabilidad en la precisión, dependiendo de la fatiga y experiencia del operador.
• Escalabilidad limitada en líneas de producción de alto volumen.
• Riesgo de mezclas incorrectas, lo que puede llevar a quejas de los clientes y pérdidas financieras.

Arquitectura del Sistema

Para abordar estas limitaciones, se ha desarrollado un sistema basado en visión artificial con IA, capaz de realizar conteo y clasificación en tiempo real. El sistema consta de los siguientes componentes:

1. Unidad de Captura

• Cámara con soporte: captura imágenes de alta resolución de la bandeja de nueces.
• Jetson: dispositivo de computación (Robotics and Edge AI) que permite el procesamiento local de imágenes y la ejecución de modelos de IA en tiempo real.

2. Infraestructura de Red

• Switch: gestiona la conectividad entre los dispositivos de captura, procesamiento y visualización, asegurando una comunicación estable y eficiente.

3. Plataforma de Procesamiento: Tupl

• Software especializado para visión por computadora.
• Entrenamiento de modelos basado en aprendizaje supervisado.
• Capacidad para detectar y contar múltiples clases de objetos dentro de una sola imagen.
• Interfaz visual para mostrar resultados, métricas y exportación de datos.

Flujo de Trabajo Operacional

El proceso comienza con la captura de imágenes de la bandeja de nueces. La imagen se procesa localmente por el Jetson y se envía a la plataforma Tupl, donde se aplica un modelo preentrenado para:

• Detectar cada unidad de nuez
• Clasificarla por tipo
• Contar el número de unidades por clase
• Comparar los porcentajes con los valores esperados

El resultado se muestra en pantalla en segundos, lo que permite la validación inmediata del lote antes del empaquetado.

Ventajas Técnicas

• Reducción drástica en el tiempo de inspección (de 10–15 minutos a inspección en tiempo real).
• Precisión por encima del 90% en entornos controlados.
• Escalabilidad para diferentes tipos de mezclas y volúmenes de producción.
• Integración simple en líneas de producción existentes.
• Generación de trazabilidad digital para auditorías y control de calidad.

Conclusión

Implementar sistemas de visión artificial con IA para conteo y clasificación de nueces representa una mejora significativa en eficiencia, precisión y control. Estas soluciones permiten a las empresas agroalimentarias avanzar hacia procesos de producción más automatizados, trazables y competitivos.