Deteção de defeitos em lombos de peixe utilizando visão artificial e aprendizagem profunda

Enquanto os sistemas tradicionais de visão computacional aprendem a classificar e a reconhecer características de um conjunto de imagens históricas para prever e classificar corretamente novas imagens, as redes neuronais de aprendizagem profunda são capazes de aprender características a partir de pixéis (individuais e de grupo) e têm uma camada de entrada (a imagem em bruto), uma série de camadas intermédias interligadas para simular o funcionamento de um cérebro biológico e uma camada de saída que fornece classificação/previsão. As redes neuronais de aprendizagem profunda são especialmente boas a aprender características complexas e a segmentar uma imagem a diferentes níveis de abstração (bordos, cores diferentes, formas, objectos), incluindo ruído e informação probabilística.

A visão artificial tradicional que não utiliza esta abordagem processa normalmente imagens mas não aprende com os dados, como as câmaras termográficas, os sensores de deteção de movimento, os sensores de intensidade luminosa, entre outros.

O sistema Visum DeepSight Loins™ é capaz de detetar inúmeros defeitos nos lombos de peixe, tais como contusões, manchas de sangue, lacunas (ou seja, aberturas ou rasgos na musculatura), restos de pele, espinhas superficiais ou outros corpos estranhos superficiais que possam chegar à linha de processamento. Também possui uma funcionalidade de medição de cor incorporada, de acordo com as normas internacionais CIELAB ou L*a*b*, que é importante como parâmetro de qualidade, tanto à superfície como em relação à frescura do peixe.

O Visum DeepSight Loins™ possui uma elevada proteção IP para facilitar a limpeza da linha e tem um sistema antirreflexo e anti-humidade incorporado que lhe permite funcionar normalmente tanto em lombos de peixe fresco como congelado.

O sistema Visum DeepSight Loins™ incorpora 2 níveis de utilizador: “Administrador” para modificar as definições, o modo de trabalho, ajustar a sensibilidade de rejeição ou tomar referências e “Operador” para o modo de funcionamento automático do dispositivo.

O sistema é complementado por um alçapão de rejeição que permite a ejeção de unidades não conformes para reprocessamento ou controlo pelos operadores.

As informações e os resultados da análise, como a quantificação dos defeitos e das rejeições por classe, a informação do lote e a quantidade de produtos inspeccionados, podem ser visualizados no módulo informático incorporado, num computador ligado à rede ou no próprio sistema de gestão da informação da fábrica. Além disso, os relatórios gerados automaticamente podem ser exportados em diferentes formatos.

A funcionalidade de ajuste de sensibilidade é uma ferramenta essencial para calibrar o nível de rejeição do dispositivo em caso de determinados defeitos e, assim, regular o desempenho operacional do sistema sem causar qualquer inconveniente na capacidade de produção da linha.

Para mais informações sobre o dispositivo e pedidos de informação, escrever para info@iris-eng.com.