Simulación de un sistema de control de calidad de galletas usando visión artificial

Abstract

La implementación de sistemas de control en la industria alimenticia es esencial para garantizar la satisfacción del cliente, reducir costos, cumplir con regulaciones y normativas, mejorar la competitividad y optimizar los procesos de producción. Los sistemas de control de calidad basado en sensores de visión permiten obtener un control de las características físicas sin entrar en contacto con el producto, permitiendo tener un proceso más higiénico. En este trabajo, se construyó una estación de control de calidad en el simulador CoppeliaSim. Esta estación cuenta con sensores de visión y de proximidad, se agregó el modelo 3D de la galleta, a la cual se realizó variaciones para simular defectos. Las imágenes captadas del simulador son enviadas a MATLAB, en donde se desarrolló un código capaz de extraer las características de interés para el control de calidad de las galletas, que son: área, circularidad, color y cantidad de chocolate. En el procesamiento de las imágenes se utilizaron técnicas de segmentación por color, operaciones morfológicas, etiquetado, extracción de propiedades de objetos y análisis de canales de color. Las galletas son mostradas en una interfaz gráfica indicando si cumplieron o no con los requisitos del proceso con algunos parámetros de interés, además, los datos de las galletas que no cumplen con los requisitos son almacenados en una variable. El sistema presenta una velocidad de inspección de 8 galletas por segundo, con una eficacia del 93 % en la inspección del modelo de galleta utilizado, con sus respectivas variaciones.