La inspección automatizada de cáscaras de huevo permite a los productores mantener una clasificación de calidad uniforme en líneas de producción de alta velocidad. SolVision utiliza aprendizaje profundo para detectar grietas y poros, clasificar los huevos según el estado de la cáscara y reducir la dependencia de la inspección manual.
SolVision utiliza visión artificial basada en IA para inspeccionar alimentos procesados en líneas transportadoras en movimiento, identificando defectos visuales como cocción excesiva, quemaduras, exceso de grasa y productos unidos entre sí, a pesar de las variaciones en su apariencia y posición.
Un fabricante asiático de alimentos congelados utilizó META-aivi para facilitar la inspección de calidad alimentaria en tiempo real, ayudando a los trabajadores a detectar cuerpos extraños en los ingredientes mediante IA y RA durante la producción.
Una cadena nacional de supermercados utilizó META-aivi para respaldar el cumplimiento del planograma mediante auditorías de estanterías asistidas por IA, verificación de la ubicación de productos, comprobación de etiquetas de estantería y detección de faltantes de inventario.
SolVision permite la inspección automatizada de botellas de vidrio retornables mediante inspección visual basada en IA para detectar y clasificar la contaminación durante el proceso de reutilización de botellas.
La inspección de tapas de botellas basada en IA mediante SolVision permite OCR en tiempo real de códigos de lote y fechas de producción en tapas de aluminio reflectantes en líneas de producción de alta velocidad.
La detección de defectos basada en IA mejora la inspección del empaquetado de productos, identificando defectos de impresión y garantizando un control de calidad consistente en el empaquetado y etiquetado.
SolVision mejora la calidad de las galletas con inspección de calidad impulsada por IA, asegurando una apariencia consistente y alta precisión de detección en la producción de snacks.
SolVision logra una precisión del 100% en la inspección de alcachofas en 50 milisegundos, mejorando la eficiencia y la clasificación en la producción de vegetales con IA.
