El proyecto DEPACA, que está financiado en el marco de las ayudas para AEIs (Agrupaciones Empresariales Innovadoras) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, ha trabajado en la detección de defectos y parámetros de calidad en carne, desarrollando un sistema de visión artificial y Deep Learning, que permite optimizar el proceso de clasificación e identificación de piezas de producto en carne en salas de despiece.
La solución desarrollada mediante el proyecto DEPACA tiene como función principal la clasificación automática de productos cárnicos en salas de despiece en tiempo real, una tarea realizada hasta el momento de manera manual mediante los operarios de estas salas.
La automatización del proceso de clasificación en tiempo real del sistema desarrollado se ha conseguido a través de inteligencia artificial, mediante el entrenamiento de una red neuronal a partir de miles de imágenes. Se introducen imágenes y se etiquetan indicando la referencia con la que queremos que el sistema identifique el producto hasta que el sistema “aprende” a identificar las diferentes categorías de los productos por sí mismo.
El sistema desarrollado captura una caja de producto cada 3 segundos de producción y la red neuronal de los clasificadores se ha conseguido desarrollar con el 99% de precisión.
Este proyecto permite optimizar el proceso de clasificación e identificación de piezas de producto en carne en salas de despiece, lo que mejora la competitividad de las empresas reduciendo los costes de operación y evitando errores en producto.
Para ello, el proyecto DEPACA ha contado con un consorcio liderado por el Clúster Aragonés de Alimentación (ARAGON INNOVALIMEN), con participación de Cluster Catalán de la Carne y Proteína Alternativa (INNOVACC), las empresas tecnológicas IA SAPIENS e INNDEO&INSPECTRA, y la empresa productiva RIVASAM.
