<\/p>\n
A trav\u00e9s del <\/span>deep learning <\/i><\/b>(o aprendizaje profundo) podemos detectar defectos en productos org\u00e1nicos, el reconocimiento \u00f3ptico de caracteres y la clasificaci\u00f3n de productos seg\u00fan su tama\u00f1o, color, forma o cualquier otro tipo de caracter\u00edstica.<\/span><\/p>\n Es un <\/span>sistema de alta precisi\u00f3n <\/b>que funciona a trav\u00e9s de algoritmos simulando el funcionamiento del cerebro humano. Por eso decimos que est\u00e1 basado en redes neuronales.<\/span><\/p>\n El a\u00f1o pasado, el productor <\/span>Argirella Nervosa<\/b>, especializado en el sector de las semillas org\u00e1nicas (OEM), nos contact\u00f3 porque quer\u00eda implementar un sistema de clasificaci\u00f3n de semillas en su l\u00ednea de producci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Rosepetal es una <\/span>suite de <\/b>software<\/i><\/b> de visi\u00f3n artificial<\/b> con aprendizaje supervisado y semi supervisado mediante redes neuronales convolucionales.<\/span><\/p>\n Es un <\/span>software<\/i><\/b> de <\/b>deep learning <\/i><\/b>de alta fiabilidad<\/b> creado por el grupo AIS y que es apto para cualquier c\u00e1mara de la que ya disponga la empresa. Este es el sistema que aplicamos exitosamente en el caso de Argirella Nervosa para la clasificaci\u00f3n de semillas.<\/span><\/p>\n A pesar de que Rosepetal es un sistema que normalmente se utiliza en productos org\u00e1nicos, porque tienen una alta complejidad (pan, galletas, fruta\u2026) o productos ensamblados manualmente (una bandeja con varios componentes, un prospecto o un adhesivo) las posibilidades de Rosepetal son infinitas.<\/span><\/p>\n El productor org\u00e1nico de semillas Argirella Nervosa, encabezado por Jairo Reig Boronat, <\/span>necesitaba un sistema de clasificaci\u00f3n de semillas que pudiera funcionar con visi\u00f3n artificial. <\/b>Con ese tipo de producto, tan dif\u00edcil de inspeccionar, solo se pod\u00edan utilizar t\u00e9cnicas de <\/span>deep learning<\/span><\/i> para garantizar el \u00e9xito.<\/span><\/p>\n El objetivo de aplicar el <\/span>deep learning<\/span><\/i> y la visi\u00f3n artificial en este caso era <\/span>poder automatizar el control de calidad<\/b>, sin la necesidad de que un operario genetista hubiera de estar siempre presente. As\u00ed esta persona solamente tendr\u00eda que hacer una revisi\u00f3n final de los datos y se podr\u00eda dedicar a otras tareas de m\u00e1s valor y menos mec\u00e1nicas.<\/span><\/p>\n Se consigui\u00f3 un sistema de clasificaci\u00f3n de semillas a trav\u00e9s de la visi\u00f3n artificial. Las semillas se pasan una a una a trav\u00e9s de una cinta y <\/span>gracias a Rosepetal se pueden clasificar en cuatro o cinco grupos diferentes para poder distinguirlas en orden de calidad.<\/b><\/p>\n Por lo tanto, aplicando este <\/span>software<\/span><\/i> se ha obtenido un <\/span>control de calidad automatizado,<\/b> haciendo una inspecci\u00f3n 100% en l\u00ednea. El sistema est\u00e1 totalmente integrado a la producci\u00f3n y permite crear una base de datos muy detallada y sin errores.<\/span><\/p>\n Antes de tener Rosepetal, cuando hac\u00edan un control manual visual, Argirella Nervosa calculaba que ten\u00eda un margen de error del 20% y que la base de datos presentaba errores.<\/span><\/p>\n Jairo Reig Boronat<\/span><\/p>\n Como hemos visto anteriormente, para un tipo de producto de alta complejidad como las semillas, el <\/span>deep learning<\/span><\/i> era la mejor soluci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Pero antes de implementar este tipo de sistema de <\/span>deep learning<\/span><\/i>, fue necesario hacer un <\/span>estudio preliminar<\/b> sobre la implementaci\u00f3n de un clasificador de visi\u00f3n artificial supervisado por redes neuronales convolucionales. Este estudio se hace con im\u00e1genes tomadas por el mismo cliente o a partir de muestras facilitadas por un proveedor.<\/span><\/p>\n A partir de aqu\u00ed, <\/span>hacemos tests y analizamos los resultados obtenidos.<\/b> As\u00ed podemos pronosticar la efectividad de la aplicaci\u00f3n real de un algoritmo de aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n Despu\u00e9s de este proceso <\/span>podemos determinar la precisi\u00f3n y sensibilidad de Rosepetal. <\/b>En el caso de Argirella Nervosa pudimos confirmar que esa era la mejor soluci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Desde su instalaci\u00f3n en Argirella Nervosa hemos hecho un solo servicio de asistencia de <\/span>software<\/span><\/i> post instalaci\u00f3n. <\/span>Rosepetal lleva funcionando de manera totalmente aut\u00f3noma desde hace un a\u00f1o sin incidencias.<\/b><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El deep learning es una t\u00e9cnica de extracci\u00f3n y procesamiento de datos de alta precisi\u00f3n basado en redes neuronales. 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\u00bfQu\u00e9 reto nos planteaba el cliente?<\/b><\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 se consigui\u00f3 aplicando el <\/b>software <\/i><\/b>de <\/b>deep learning<\/i><\/b> Rosepetal?<\/b><\/h2>\n
\u201cEl desarrollo I+D de <\/span>deep learning<\/span><\/i> ha hecho que podamos mejorar el proceso de selecci\u00f3n de las semillas a un nivel superior. Ahora ya podemos realizar nuestra producci\u00f3n de una manera m\u00e1s r\u00e1pida y con un 100% de inspecci\u00f3n en la misma l\u00ednea de producci\u00f3n. Eso hace que tengamos la posibilidad de aumentar nuestro volumen de negocio y mejorar la calidad de nuestras semillas\u201d.<\/span><\/h4>\n
\u00bfCu\u00e1l fue el proceso de aplicaci\u00f3n de Rosepetal?\u00a0<\/b><\/h2>\n
Pasado un a\u00f1o, \u00bfcu\u00e1l es la valoraci\u00f3n?\u00a0<\/b><\/h2>\n