Solución en Clasificación y Selección – Análisis Tecnológico

noviembre, 28, 2016

Información Acerca de Ellips
Ellips es una organización de 40 personas dedicada exclusivamente al desarrollo y mejora continua de nuestra tecnología de clasificación y selección. Esta dedicación ha dado lugar a soluciones líderes en la industria, y nuestro compromiso continuo con la investigación y desarrollo garantiza que nuestros clientes se beneficien de la mejora continua de nuestra tecnología.

Históricamente, Ellips ha estado a la vanguardia de los avances tecnológicos incluyendo el desarrollo de su propio sistema operativo (HEROS) que significativamente redujo la sobrecarga comercial en otros sistemas operativos, como Linux. Al aumentar la utilización del procesador, podemos tomar ventaja sobre las nuevas tecnologías, incluidas las cámaras de mayor resolución. Como resultado, Ellips fue capaz de incorporar cámaras de alta definición (HD) y luz LED en sus soluciones de clasificación 3 ó 4 años antes que la mayoría de sus competidores. Tenemos cientos de sistemas HD/LED en uso y con esta experiencia ha sido posible convertirnos en líderes de la industria en lo que concierne a óptica, iluminación, colocación de la cámara y la calidad total de la imagen y la consistencia.

Ellips trabaja muy de cerca con toda la tecnología disponible (ejemplo: cámaras, iluminación, y fabricantes de computadoras, entre otros) para asegurar que las soluciones provistas por Ellips incorporan la mejor tecnología disponible al momento. De hecho, nuestro personal de investigación y desarrollo realiza un análisis independiente de los componentes específicamente en lo que se refiere a su uso en nuestros entornos y aplicaciones. Como ejemplo podemos mencionar que, recientemente se identificó deficiencias inherentes a los espectrómetros usados por nuestro programa para su selección y clasificación en base a la calidad interna. Trabajando con los fabricantes de espectrómetros (el líder en la industria), sugerimos y convencimos de hacer modificaciones en los mismos con lo cual se mejoró el rendimiento en nuestro módulo de calidad interna.

Ellips se esfuerza por lograr una equilibrio óptimo entre entradas (es decir, imágenes, espectros), potencia de procesamiento, capacidades de software (es decir, algoritmos de clasificación) y complejidad del sistema para proporcionar un rendimiento superior. Si alguno de estos elementos se encuentra fuera de balance, las capacidades del sistema y, en última instancia, su rendimiento de clasificación se verán afectados negativamente. En otras palabras, los avances tecnológicos carecen de sentido si las imágenes superan el poder de procesamiento, el uso se vuelve complejo, la falta de fiabilidad impacta el tiempo de actividad y los costos excesivos superan los beneficios potenciales. Es algo análogo a una línea de empaquetamiento en la que el aumento de la capacidad en un área (es decir, en alimentación) proporcionaría pocos beneficios si los otros componentes (es decir, el calibrador, el embalaje ó la manipulación de la caja) no pueden manejar la capacidad adicional de la misma.

Es importante hacer notar que la ventaja de rendimiento de Ellips ha sido lograda con el tiempo, la experiencia y el apoyo de los clientes con su retroalimentación. Los caminos cortos y rápidos son difíciles de conseguir, por lo que Usted puede estar seguro que nosotros estamos trabajando continuamente para mejorar nuestras soluciones por medio de diseños más eficientes, Software actualizado y mejorado, así como uso de nuevas tecnologías. Estos esfuerzos nos ayudan a ofrecer a nuestros clientes un mayor valor manteniendo una gran diferencia respecto a los competidores.

No Siempre “Más” es Sinónimo de “Mejor”
Recientemente, se han realizado algunas declaraciones interesantes respecto a las capacidades de las nuevas soluciones ópticas de clasificación y selección. Por ejemplo, afirmaciones sobre la generación y utilización “de más de” 500 imágenes de cada parte del producto. Es importante notar que no todas las imágenes son iguales y que las imágenes son solo parte de la secuencia.

En este tiempo, prácticamente todos los equipos de computo disponibles en el mercado combinan un alto nivel de rendimiento, con compatibilidad, confiabilidad y costos razonables utilizan el procesador Intel Core I7. Aunque el rendimiento puede variar dependiendo del sistema operativo y la sobrecarga relacionada, las computadoras equipadas con estos chips de procesamiento normalmente pueden procesar alrededor de 500MB/seg. Una sola cámara de alta definición (HD – 1280 x 960 pixeles) puede tomar hasta 100 imágenes por segundo (10 copas/seg con 10 imágenes/manzana) y generar 62.5 MB de datos por segundo. Asumiendo 4 cámaras de alta definición (HD) por línea (400 imágenes/seg/línea), 250 MB son generados por línea por segundo lo que significa que una computadora es requerida por cada 2 líneas. Una cámara de alta definición en su máxima calidad de resolución (1920×1280 pixeles) generaría el doble de datos por lo que una computadora por línea sería necesaria.

Tomando 500 imágenes equivalentes (ejem. HD ó HD+) de cada manzana, a una velocidad de 10 copas/seg, generaría 5,000 imágenes por seg/línea. Para procesar esta cantidad de imágenes se requerirían 6 computadoras por línea para obtener imágenes de alta definición (HD) ó 12 computadoras por línea para imágenes de alta resolución con su máxima calidad. Obviamente, este escenario es por realista basado en costos, complejidad, consumo de energía y requisitos importantes como un cuarto frío para su almacenamiento.

Instalando 8 cámaras de alta definición (HD) por línea, Usted teóricamente puede procesar 80 imágenes por cada manzana con 1 computadora por línea. Sin embargo, nuestras pruebas relacionadas con otras cámaras no revelaron una ventaja significativa en la detección de defectos especialmente, esto considerando complejidad agregada y costo. Dado que prácticamente de forma virtual ya vimos toda la manzana en un alto porcentaje de tiempo, Ellips se centra principalmente en mejorar su Software para evaluar con mayor precisión un posible defecto (ejem. un tallo abierto y golpeado vs un tallo perfecto) comparado a la toma de imágenes del mismo defecto.

Basado en los cálculos anteriores, es evidente que la definición de “imagen” puede variar según el fabricante y puede incluir imágenes de alta definición (HD) ó imágenes sencillas, entradas de sensores, medidas de longitud de onda individual, etc. En realidad, la cantidad de imágenes puede ser bastante engañosa ya que tiene relación con el rendimiento real de clasificación. Recientemente hemos visto a un fabricante «reducir la escala» de algunas de sus imágenes a 640×480 pixeles con el fin de procesar más imágenes. A continuación mostramos un ejemplo de imágenes (observe la mala calidad) del sistema de un competidor que también incorpora un enfoque de superposición de bloques (comparado a una superposición que representa la forma real del defecto) para reducir aún más los requisitos de procesamiento. Compare el primer grupo de imágenes del competidor seguido por imágenes generado por el sistema de Ellips. Usted notará que Ellips rastrea el mismo defecto por medio de múltiples imágenes para determinar mejor las características individuales del defecto y evitar “falsos positivos”.

El análisis anterior confirma que no siempre “más” es “mejor”. Incrementando el número de imágenes sin la habilidad de ser utilizadas adecuadamente aumentará el costo y complejidad sin aumentar el rendimiento significativamente.

No Todas las Soluciones (Calidad Interna) son Creadas Iguales
El modulo de Ellips sobre Calidad Interna es una solución probada que es utilizada para evaluar la calidad interna de varios productos básicos, incluyendo manzanas, cebollas y granadas. Nuestro sistema que utiliza tecnología de transmitencia (luz que atraviesa un cuerpo en la unidad de tiempo) ha demostrado un rendimiento superior comparado con las soluciones de la competencia. Basados en la experiencia tecnológica y las pruebas comparativas que hemos realizados, en nuestra opinión la mayoría de las otras soluciones provistas por la competencia tendrían que ser significativamente mejoradas ó rediseñadas para poder adaptarse a nuestras capacidades/avances actuales.

Lo anterior no significa que otros sistemas no puedan detectar problemas relacionados con la calidad interna del producto. Más bien, implica que en ciertas situaciones, el rendimiento sea inferior lo que genera un sistema inutilizable. Por ejemplo, la falta de precisión del sistema de detección puede no traer su producto empaquetado en «clasificación y selección». Por otra parte, puede ser capaz de lograr la clasificación y selección, sin embargo para hacerlo, un alto porcentaje de producto bueno puede ser rechazado junto con el producto malo es decir con detalles en su calidad, lo cual sería inaceptable.
Por ejemplo, un experimentado usuario de la competencia encontró que el 60% de sus manzanas rechazadas realmente eran buenas mientras intentaba alcanzar la meta del 2% de grado.
Imagine 10,000 pallets de fruta Premium (ejem. Juici, Honeycrisp, Envy, Jazz, entre otras) con 10% (equivalente a 1,000 pallets de fruta) de manzanas afectadas por problemas internos. En el proceso de detectar los 1,000 pallets de manzanas malas, la solución de la competencia erróneamente rechazaría 1,500 pallets de manzanas buenas ó el equivalente a 30,000 cajas de fruta empaquetada. El módulo de solución de Ellips de calidad interna alcanzaría el resultado deseado por el control de calidad, rechazando erróneamente mucho menor cantidad de fruta buena (ejem. 250 pallets de fruta ó menos). La diferencia de pallets de fruta incorrectamente rechazados (1,250) equivaldría aproximadamente a 25,000 cajas de fruta empaquetada ó a $1’500,000 si la relación fuera de $60 por caja. Aunque se trata de un cálculo aproximado, ilustra el valor potencial de una solución frente a otra (Competidor vs Ellips).


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