Nova tecnologia promete detecção de até 99% de contaminantes físicos na Pack Expo

A empresa norte-americana Oxipital AI anunciou em 16 de outubro o lançamento do Foreign Material Detection, uma capacidade de visão computacional baseada em inteligência artificial que identifica contaminantes em tempo real em linhas de produção de alimentos de alta velocidade. A solução foi apresentada na feira Pack Expo, que vai de 18 a 21 de outubro.

Como funciona

Segundo a empresa, o sistema foi treinado para reconhecer os corpos estranhos mais associados a recalls e ações regulatórias, como plásticos duros e macios, lascas de madeira, EPIs inteiros ou em partes, papelão, fragmentos de metal e de osso. Ele roda nas plataformas de hardware OX e VX, que já são usadas por produtores de alimentos em inspeção de qualidade e automação de processos.

Treinamento com dados sintéticos

Em vez de esperar eventos reais de contaminação para formar a base de treinamento, a Oxipital AI usa geração de dados sintéticos, simulando os contaminantes em diferentes condições de iluminação, tipos de produto e velocidades de linha. Com isso, de acordo com a empresa, os modelos chegam prontos para uso e começam a inspecionar desde o primeiro dia.

A empresa informa uma precisão de até 99% em ambientes de produção, com ajustes para manter baixo o número de falsos positivos e distinguir corpos estranhos reais da variação natural do produto.

Da detecção à ação

Ao detectar um contaminante, o sistema se integra aos controles da linha por meio da plataforma V-CORTX e aciona respostas automáticas conforme a gravidade: uma anomalia leve pode reduzir a velocidade da linha, e um evento grave confirmado a interrompe. O sistema também classifica o tipo de contaminante, o que ajuda as equipes de qualidade e engenharia a rastrear onde ele foi introduzido, seja um componente desgastado, um problema de fornecedor ou uma falha em troca de produto.

Registro de auditoria e análises

Cada evento é registrado no painel de análises, com data e hora, classificação, imagem, dados dimensionais e impacto na produtividade. A empresa afirma que esse histórico pesquisável apoia a documentação de garantia da qualidade e segurança dos alimentos (FSQA) e as análises de causa raiz.

Limitações da inspeção por visão

A própria empresa ressalta que a inspeção por visão só detecta o que é visível para a câmera. Itens pequenos demais para serem resolvidos na velocidade da linha, ou que não passam pelo campo de visão, podem não ser detectados. Por isso, esse tipo de tecnologia é um complemento aos demais controles de perigos físicos, e não um substituto.

Fonte: PR Newswire