El projecte DEPACA, que està finançat en el marc dels ajuts per a AEIs (Agrupacions Empresarials Innovadores) del Ministeri d’Indústria, Comerç i Turisme, ha treballat en la detecció de defectes i paràmetres de qualitat en carn, desenvolupant un sistema de visió artificial i Deep Learning, que permet optimitzar el procés de classificació i identificació de peces de producte en carn a sales d’especejament.
La solució desenvolupada mitjançant el projecte DEPACA té com a funció principal la classificació automàtica de productes carnis en sales d’especejament en temps real, una tasca realitzada fins ara de manera manual mitjançant els operaris d’aquestes sales.
L‟automatització del procés de classificació en temps real del sistema desenvolupat s‟ha aconseguit a través d‟intel·ligència artificial, mitjançant l’entrenament d‟una xarxa neuronal a partir de milers d‟imatges. S’introdueixen imatges i s’etiqueten indicant la referència amb què volem que el sistema identifiqui el producte fins que el sistema “aprèn” a identificar les diferents categories dels productes per si mateix.
El sistema desenvolupat captura una caixa de producte cada 3 segons de producció i la xarxa neuronal dels classificadors s’ha aconseguit desenvolupar amb un 97% de precisió.
Aquest projecte permet optimitzar el procés de classificació i identificació de peces de producte en carn a sales d’especejament, cosa que millora la competitivitat de les empreses reduint els costos d’operació i evitant errors en producte.
El projecte DEPACA ha comptat amb un consorci liderat pel Clúster Aragonès d’Alimentació (ARAGON INNOVALIMEN), amb participació de Clúster Català de la Carn i Proteïna Alternativa (INNOVACC), les empreses tecnològiques IA SAPIENS i INNDEO, i l’empresa productiva RIVASAM.
Pressupost: 128.467 € Ajut: 91.241 €
 |
 |
 |
 |
