Control de calidad con visión artificial

La empresa de tecnología alimentaria inspeccionaba las unidades de embalaje a mano en la cinta: un proceso lento y propenso a errores. El objetivo era una inspección visual automatizada sin detener la cinta.

RALUS instaló tres cámaras industriales y entrenó un modelo CNN con 12.000 imágenes clasificadas. Las unidades defectuosas se detectan con un 97% de precisión y se expulsan automáticamente, sin parar la producción.

Tras la puesta en marcha, la tasa de defectos en el producto final bajó a menos del 0,3%. El control manual de entrada se redujo un 91%.