Visión artificial en el sector de la alimentación: las lecturas OCR

La trazabilidad en el sector de la alimentación es sumamente importante. Permite identificar y hacer seguimiento a todos los productos de la cadena de suministro para que no salgan al mercado si contienen algún fallo. Así, se garantiza la seguridad de los consumidores y la calidad de toda la producción, lo que redunda en una mejor imagen de las empresas implicadas.

La tecnología OCR (Optical Character Recognition) cumple una labor esencial en este sentido, concretamente en el ámbito de la inspección de latas en el sector de la alimentación. Esta innovadora técnica emula al ojo humano y a su capacidad para reconocer e identificar objetos.

En el presente artículo se amplía la información acerca del OCR, cómo funciona y cuáles son sus ventajas aplicadas al análisis de latas y otros envases.

OCR aplicado al análisis de latas

La lectura OCR se realiza a través de un software que permite el reconocimiento óptico de los caracteres contenidos en una imagen a través de cámaras de visión artificial. Así, estos se vuelven comprensibles o reconocibles para un ordenador.

Aunque el objetivo de este artículo será explicar cómo un OCR interviene en el control de calidad de una producción de latas, es posible aplicar esta tecnología en un sinfín de campos:

• Identificación de personas.
• Sector educativo y cultural.
• Conservación del patrimonio histórico.
• Reconocimiento de matrículas.

En el ámbito que nos ocupa, los caracteres que contienen las latas que forman parte de la cadena de producción alimentaria son reconocidos y almacenados por un ordenador, de forma que pasan a estar digitalizados y pueden leerse y editarse.

¿Cómo es el proceso?

Como una imagen vale más que mil palabras, en este vídeo se puede observar cómo funciona el lector OCR portátil de AIS VISION SYSTEMS, que se adapta a todo tipo de producciones y realiza lecturas muy rápidas, casi de manera instantánea. En la inspección de latas, el escáner cilíndrico permite escanearlas y comparar lo que en ellas está impreso con el diseño original propuesto.

En este otro vídeo, muestra más en detalle la información que recoge el software y a qué velocidad lo hace (llega incluso a las 800 partes por minuto). Como es de imaginar, la visión artificial aplicada a tan altos niveles de complejidad sigue un largo proceso hasta ofrecer los resultados deseados. En concreto, cualquier lectura OCR atraviesa las siguientes fases:

1. Binarización

Todas las lecturas OCR han de realizarse con solo dos colores: el blanco y el negro. Por lo tanto, el primer paso es convertir los grises o el resto de colores, pero preservando siempre las propiedades originales. Normalmente, se recurre al histograma de la imagen, que permite mantener intactos los contornos de los caracteres.

2. Fragmentación de la imagen

La siguiente fase es una de las más cruciales: se trata de descomponer la imagen en sus distintas entidades lógicas, que pueden ser reconocidas por separado. Es fundamental llevar a cabo correctamente esta etapa para la posterior lectura.

3. Adelgazamiento de componentes

A cada componente independiente de la imagen se le aplica un procedimiento de adelgazamiento, para borrar el contorno, pero conservando la tipología y sus proporciones. Así, mediante un esquema de barridos se consigue ese adelgazamiento sin deformación. Esta simplificación de los componentes permite su reconocimiento final.

4. Comparación con los patrones

Aquí hay que centrarse en comparar los caracteres que se han obtenido con un patrón, previamente almacenado en la base de datos. El éxito del OCR depende de la exactitud que se obtenga en esta última fase. En definitiva, gracias a la inteligencia artificial y al OCR, se facilita la trazabilidad de todas las latas que forman parte de una cadena productiva para que ninguna salga a la venta con errores. En AIS VISION SYSTEMS, ofrecemos la implementación de este tipo de sistemas con soluciones totalmente personalizadas y adaptadas a sus clientes