Posible nueva estrategia de detección de defectos internos utilizando inteligencia artificial
La industria de la producción de frutas se enfrenta constantemente al desafío de clasificar y seleccionar productos de calidad. Los defectos en la fruta pueden ser tanto internos como externos, y la detección de estos defectos es crucial para garantizar la calidad y la seguridad de los productos.
Estamos trabajando en un posible nuevo enfoque para la detección de defectos en frutas utilizando nuestros sistemas de IA.
IngiGrader es un sistema avanzado de visión artificial que ha demostrado un rendimiento excepcional en la detección y clasificación de defectos en frutas. Durante las pruebas y ya desde el principio, se observó que la IA era capaz de detectar y clasificar defectos que no eran visibles directamente en la imagen. En algunos casos, estos defectos eran internos o externos pero muy sutiles.
Sospechamos que la IA detecta estos defectos en función de características que, en principio, podrían no estar relacionadas con el defecto en sí mismo.
A continuación, os presentamos como planeamos desarrollar este descubrimiento para mejorar los sistemas de clasificación.
La metodología utilizada en nuestro sistema de visión artificial se basa en la combinación de técnicas de deeplearning, IA y redes neuronales. El proceso de detección y clasificación de defectos en frutas se lleva a cabo mediante la siguiente secuencia de pasos:
- Adquisición de imágenes: Se capturan imágenes de alta resolución de las frutas utilizando cámaras de última generación y sistemas de iluminación controlada.
- Preprocesamiento: Las imágenes capturadas se someten a procesos de limpieza y mejora, como la eliminación de ruido, la corrección de iluminación y la normalización de las imágenes.
- Extracción de características: A partir de las imágenes preprocesadas, se extraen características relevantes utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático.
- Entrenamiento de la red neuronal: Se entrena una red neuronal profunda utilizando un conjunto de datos etiquetado que incluye imágenes de frutas con y sin defectos. La red aprende a reconocer patrones y características relacionadas con la presencia de defectos en las frutas.
- Clasificación de defectos: Finalmente, la red neuronal clasifica las imágenes de frutas según la presencia o ausencia de defectos y la gravedad de los mismos.
Descubrimiento de defectos no visibles y sutiles
Durante las pruebas de nuestro sistema de visión, se detectaron y clasificaron defectos que no eran visibles directamente en la imagen. Aunque al principio consideramos que se trataba de errores de la IA, ahora sospechamos que el modelo detecta estos defectos en función de características que, en principio, podrían no estar relacionadas directamente con el defecto en sí mismo sino de manera más indirecta.
Esto sugiere que la red neuronal ha aprendido a identificar patrones y características subyacentes que no son evidentes para el ojo humano o los enfoques tradicionales de procesamiento de imágenes.
Consideramos que este descubrimiento podría tener un gran potencial para mejorar los sistemas de clasificación y detección de defectos. Al explotar la capacidad de la IA para detectar características no evidentes, es posible desarrollar sistemas de clasificación más precisos y eficientes. Esto resulta en una mejor selección de frutas, lo que a su vez conduce a una mayor satisfacción del cliente y minimiza el desperdicio de productos de calidad.
Para seguir desarrollando esta estrategia, nuestra empresa tiene previsto realizar investigaciones adicionales y el desarrollo de la tecnología necesaria. Entre los próximos pasos se incluyen:
- Análisis en profundidad de las características: Se realizará un análisis exhaustivo de las características detectadas por la IA para comprender mejor cómo se relacionan con los defectos y cómo pueden explotarse para mejorar la clasificación.
- Optimización de la red neuronal: Se llevará a cabo un proceso de optimización de la red neuronal, ajustando los hiperparámetros y la arquitectura para mejorar aún más la precisión y la capacidad de detección de defectos no visibles y sutiles.
- Desarrollo y validación de un sistema de clasificación mejorado: Con base en los hallazgos del análisis y la optimización, se desarrollará un sistema de clasificación mejorado que incorpore la capacidad de detectar y clasificar defectos no visibles y sutiles. Este sistema será validado utilizando conjuntos de datos adicionales y pruebas en entornos de producción reales.
- Integración y adaptación a diferentes tipos de frutas: El sistema mejorado será adaptado e integrado para trabajar con diferentes tipos de frutas y en diversas condiciones de producción. Esto permitirá a los productores de frutas beneficiarse de la tecnología en una amplia variedad de aplicaciones y entornos.
- Comercialización: Una vez que el sistema mejorado haya sido validado y optimizado, incorporaremos los nuevos modelos de decisión desarrollados al core de IngiGrader.
¡Os seguiremos informado de este nuevo proyecto!