Sigue bajando: el bloque se queda en pantalla y el proyecto avanza fase a fase, con el trabajo real que hizo i-mas en cada una.
Fase 1 / 4El proyecto
Avance del proyecto
Fase 01 · El proyecto
Inspección inteligente de hueveras con visión artificial
Este sistema combina visión artificial y Deep Learning para validar la trazabilidad mediante OCR y códigos de barras en cualquier formato de huevera. Al mismo tiempo, inspecciona el estado del producto y del envase directamente en línea.
La aplicación inspecciona roturas, errores de calibre y defectos en el film o cierre. Su alcance debe verificarse con los formatos y condiciones de trabajo acordados.
Fase 02 · El reto
Garantizar la calidad y trazabilidad en líneas de envasado de huevos
El proyecto requería el desarrollo de un sistema capaz de inspeccionar automáticamente hueveras en línea de producción, validando la trazabilidad mediante OCR y lectura de códigos de barras en distintos formatos de envase.
El objetivo era detectar roturas, errores de calibre y defectos en el film o cierre, asegurando un control de calidad continuo a altas velocidades y eliminando la dependencia de la inspección manual.
Fase 03 · Desarrollo
Integración de visión artificial y Deep Learning en línea
Se desarrolló un sistema que combina visión artificial y algoritmos de Deep Learning para inspeccionar hueveras en tiempo real durante el proceso productivo.
El equipo analiza la información de trazabilidad mediante OCR y lectura de códigos de barras, mientras evalúa el estado de los huevos y del envase. La solución se integra directamente en la línea, asegurando un funcionamiento continuo y fiable a altas velocidades.
Fase 04 · Producto final
Inspección automática de hueveras en línea de producción
El sistema integra la validación de trazabilidad y etiquetado con la inspección del producto y del envase en línea. La detección y la cadencia deben evaluarse con muestras representativas y criterios de aceptación definidos para cada aplicación.
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