Ainia desarrolla un nuevo sistema, que combina imágenes termográficas y 'machine learning', capaz de analizar el termosellado de todos los envases sin ralentizar la cadena de producción
Castellón Información
Ainia Centro Tecnológico está desarrollando, con el respaldo de la Agència Valenciana de la Innovació (AVI), un nuevo sistema para detectar fallos en el envasado de alimentos basado en la termografía, una tecnología capaz de determinar con mayor fiabilidad si el recipiente ha sido correctamente sellado antes de iniciar las fases de distribución y comercialización.
El sistema está entrenado para identificar problemas habituales en el envasado de productos alimentarios, tales como los defectos en el cordón de sellado, la presencia de producto en la línea de soldadura, pliegues del film o fallos de temperatura de soldadura, entre otros.
Hasta 2021, la AVI apoyará con más de 87.000 euros la ejecución de este proyecto, que ha sido seleccionado en su última convocatoria de ayudas a la valorización de los resultados de investigación hacia las empresas. Tal y como exige en sus programas la AVI, Ainia desarrolla los trabajos en colaboración con otro agente del sistema valenciano de innovación.
Se trata, en este caso, del Instituto de Investigación e Innovación en Bioingeniería de la Universitat Politècnica de València (UPV), que aplicará técnicas de 'machine learning' para la mejora del análisis de los defectos en el envasado.
La innovadora aplicación de esta tecnología permite, a diferencia de otras alternativas presentes en el mercado, inspeccionar todos los envases en tiempo real en la propia línea de producción, adaptándose a las velocidades y requerimientos de la industria agroalimentaria.
El sistema patentado por Ainia ofrece, por tanto, una mayor agilidad y capacidad de análisis gracias al desarrollo de algoritmos de cálculo, que reducen la carga computacional asociada a este proceso.
La iniciativa se encuentra ahora en la fase de caracterización de envases termosellados, una de las etapas decisivas puesto que se trata del punto de partida para detectar todos los defectos presentes en el contexto industrial. Con este fin se tomarán imágenes detalladas de cada tipología de envase, tanto de los sellados correctamente como de los defectuosos, que servirán de modelo para que la máquina aprenda a detectar los fallos.
El proyecto impulsado por Ainia se ajusta a los retos y soluciones identificados por el Comité Estratégico de Innovación Especializado (CEIE) en agroalimentación de la AVI, en el que participan representantes de la comunidad científica, los institutos tecnológicos y el empresariado. Un equipo de trabajo que en sus conclusiones propugnó la mejora de los sistemas para incrementar aún más los actuales niveles de seguridad alimentaria.
