Incarlopsa ha puesto en marcha VISIONMEAT, un proyecto de innovación que cuenta con un presupuesto de casi 1,2 millones de euros y que está centrado en el desarrollo de un nuevo sistema de control de la higiene de sus productos y de las superficies críticas de las plantas de producción que permitirá detectar en tiempo real una posible contaminación microbiana, de modo no destructivo ni invasivo, utilizando tecnologías multiespectrales en combinación con la inteligencia artificial.
Bajo el nombre “Desarrollo de la tecnología de visión hiperespectral para el control de la calidad higiénica en la industria cárnica”, el proyecto cuenta con la colaboración del Centro Tecnológico AINIA, centro de investigación con más de 30 años de experiencia en el ámbito de la calidad y seguridad alimentaria, y con la financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), una Entidad Pública Empresarial, dependiente del Ministerio de Ciencia e Innovación, que promueve la innovación y el desarrollo tecnológico de las empresas españolas.
En concreto, el proyecto VISIONMEAT, que se desarrollará hasta junio de 2024, trata de integrar los nuevos desarrollos científicos de la visión hiperespectral para captar y gestionar información en línea relativa a las características que definen la calidad de la carne. Los parámetros a controlar son la capacidad de retención de agua, contaminación microbiana y grado de alteración, entre otros, garantizando así que todos los productos salen al mercado con sus características óptimas.
Como en otros ejemplos de proyectos de innovación donde participa la inteligencia artificial (IA), el modelo se alimenta de imágenes hiperespectrales y resultados laboratoriales, permitiendo al sistema aprender o generando a través de la imagen hiperespectral valores que permitan clasificar la materia prima en base a los caracteres definidos.
La incoporación de la visión hiperespectral y la IA facilitará la posibilidad de ejercer de manera activa la función de salvaguarda del consumidor final, así como optimizar los procesos para la obtención de mejoras en la calidad.
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