O que aconteceu

Sistemas avançados de visão computacional impulsionados por inteligência artificial estão transformando as linhas de produção da indústria alimentícia brasileira. Em um dos casos mais recentes, uma implementação desta tecnologia permitiu salvar aproximadamente 1.200 toneladas de alimentos que seriam descartados por falhas no controle de qualidade. Os novos sistemas utilizam câmeras de alta definição e algoritmos de deep learning para identificar imperfeições, contaminantes e variações que o olho humano não consegue detectar, com precisão superior a 95%.

Por que é relevante

A aplicação da visão computacional representa um avanço significativo na segurança alimentar e na redução de desperdícios no país. "Com esse tipo de solução, é possível registrar imagens das ocorrências, gerar indicadores e planejar ações corretivas com base em dados concretos", explica Jonas Zanella, engenheiro da Soma Solution, distribuidora que trabalha com marcas como a Hikrobot, empresa especializada em sistemas de inspeção automática.

Esta evolução tecnológica chega em um momento crucial, quando a indústria de alimentos enfrenta crescentes exigências regulatórias e pressões para reduzir o desperdício alimentar. Segundo dados da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), o Brasil perde anualmente cerca de 41 mil toneladas de alimentos em toda a cadeia produtiva, desde a colheita até o consumidor final. As novas tecnologias de inspeção prometem reduzir significativamente esse número.

Para o setor alimentício

A adoção de sistemas de visão computacional tem se destacado principalmente nos setores de carnes, laticínios e panificados, onde a detecção precoce de falhas pode evitar recalls de produtos e prejuízos milionários. Diferentemente das inspeções manuais, que dependem da atenção contínua de operadores e são suscetíveis a falhas, os sistemas automatizados trabalham ininterruptamente com o mesmo nível de precisão.

A tecnologia está democratizando o acesso a soluções de controle de qualidade que antes eram exclusivas de grandes empresas. Agora, processadores de médio porte também conseguem implementar esses sistemas, melhorando sua competitividade e padrões de segurança alimentar.

A tecnologia em detalhes

O sistema de visão computacional aplicado à inspeção de alimentos combina componentes de hardware e software para criar uma solução completa de controle de qualidade:

• Câmeras industriais de alta definição: Capturam imagens detalhadas dos produtos em movimento na linha de produção, muitas vezes utilizando tecnologias multiespectrais que conseguem identificar propriedades invisíveis ao olho humano.

• Iluminação controlada: Sistemas de iluminação especializados garantem condições ideais para a captura de imagens, minimizando sombras e reflexos que poderiam causar falsos positivos.

• Algoritmos de deep learning: Treinados com milhares de imagens para reconhecer padrões complexos e identificar anomalias com precisão superior a 95%.

• Interfaces de análise: Painéis de controle que exibem dados em tempo real e permitem a rastreabilidade completa das inspeções realizadas.

"Mais do que identificar falhas visuais, os algoritmos de deep learning são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Na prática, isso permite análises como a distribuição de gordura em carnes, a coloração de cortes e até a identificação de contaminantes", detalha o especialista em visão computacional da Hikrobot, empresa que já implementou sistemas semelhantes em diversos países.

As soluções mais avançadas incluem a análise espectroscópica NIR (infravermelho próximo), que permite identificar a composição química dos alimentos e detectar contaminantes invisíveis. Esta tecnologia pode, por exemplo, identificar micotoxinas em grãos ou adulterações em produtos lácteos.

Desenvolvimento do mercado

O mercado global de sistemas de inspeção baseados em visão computacional para a indústria alimentícia está em franca expansão. De acordo com relatório da Grand View Research, esse segmento já movimenta cerca de US$ 9,2 milhões globalmente e deve crescer a uma taxa anual de 25% até 2028.

No Brasil, empresas distribuidoras como a Soma Solution têm registrado aumento de 40% na demanda por soluções de inspeção automatizada no último ano. A Hikrobot, uma das líderes globais em sistemas de visão para inspeção industrial, expandiu sua presença no mercado brasileiro em parceria com integradores locais, adaptando suas soluções para as necessidades específicas da indústria alimentícia nacional.

"A tecnologia que antes era acessível apenas para grandes multinacionais agora está ao alcance de empresas de médio porte, graças à redução nos custos dos componentes e ao avanço dos algoritmos de inteligência artificial", explica Zanella, destacando que o retorno sobre o investimento geralmente ocorre em menos de 18 meses.

Impacto nas operações do setor

A implementação de sistemas de visão computacional traz múltiplos benefícios para as operações da indústria alimentícia:

1. Redução de recalls: A identificação precoce de produtos defeituosos ou contaminados evita que cheguem ao mercado, reduzindo riscos à saúde pública e custos associados a recalls.

2. Maior eficiência operacional: Sistemas automatizados inspecionam produtos a velocidades muito superiores às inspeções manuais, permitindo aumentar o volume de produção sem comprometer a qualidade.

3. Rastreabilidade aprimorada: Cada inspeção é registrada e documentada, criando um histórico completo que facilita auditorias e certificações.

4. Análise de tendências: Os dados coletados permitem identificar padrões e tendências nos defeitos encontrados, possibilitando ações preventivas nas etapas anteriores do processo produtivo.

5. Redução de desperdícios: A capacidade de identificar com precisão os produtos que realmente apresentam problemas evita o descarte desnecessário de itens conformes.

"Em uma linha de produção de bolos recheados, por exemplo, o sistema verifica a uniformidade do recheio em cada unidade da produção. Isso permite ajustes imediatos quando são detectadas variações, evitando o desperdício de produtos", exemplifica um gerente de qualidade de uma grande indústria de panificação que implementou a tecnologia.

Setores beneficiados

Embora a tecnologia esteja sendo implementada em diversos segmentos da indústria alimentícia, alguns setores têm se beneficiado de forma mais significativa:

1. Carnes e derivados: Detecção de contaminantes, verificação da distribuição de gordura, classificação de cortes e identificação de corpos estranhos.

2. Laticínios: Inspeção de embalagens, detecção de falhas em processos de envase e verificação da qualidade de produtos como queijos e iogurtes.

3. Panificação e confeitaria: Verificação da uniformidade de recheios, detecção de deformidades em produtos e controle da coloração durante o assamento.

4. Frutas e vegetais: Classificação automática por tamanho, forma e maturação, bem como detecção de manchas e início de decomposição.

5. Sucos e bebidas: Inspeção de embalagens, verificação de vedação e detecção de partículas suspensas.

Um caso particular de sucesso é a aplicação dessa tecnologia na indústria de grãos, onde a espectroscopia NIR combinada com visão computacional tem permitido detectar micotoxinas e outros contaminantes invisíveis que representam sério risco à saúde pública.

Análise técnica: por que essa inovação importa para a indústria alimentícia

Do ponto de vista técnico, a visão computacional representa um salto qualitativo no controle de qualidade da indústria alimentícia. Os sistemas tradicionais de inspeção, como detectores de metais e raios-X, são limitados a tipos específicos de contaminantes e não conseguem avaliar aspectos estéticos ou qualitativos dos produtos.

A combinação de visão computacional com algoritmos de deep learning muda completamente esse paradigma. Esses sistemas são capazes de "aprender" continuamente, melhorando sua precisão com o tempo e adaptando-se a novos produtos ou variações sem necessidade de reprogramação completa.

"É uma tecnologia que se aprimora com o uso. Quanto mais imagens o sistema analisa, melhor se torna na identificação de padrões e anomalias", explica o Dr. Carlos Mendes, pesquisador em sistemas inteligentes aplicados à indústria alimentícia da Universidade de São Paulo (USP).

Além disso, a capacidade de integração com sistemas de gestão da produção (MES) e de planejamento empresarial (ERP) permite que as informações de qualidade sejam incorporadas à gestão estratégica da empresa, possibilitando a tomada de decisões baseada em dados concretos.

O que vem por aí

O futuro da visão computacional na indústria alimentícia promete avanços ainda mais significativos:

• Integração com outras tecnologias de preservação: Sistemas que combinam a inspeção por visão computacional com tecnologias como o Processamento por Alta Pressão (HPP), permitindo tratamentos personalizados conforme as características de cada lote de produto.

• Capacidades preditivas: Algoritmos capazes de prever a vida útil restante de produtos baseados em sua aparência e composição, ajudando a otimizar a gestão de estoques e reduzir o desperdício.

• Sensores hiperespectrais: Novas gerações de câmeras capazes de captar informações em um espectro muito mais amplo, permitindo detectar uma gama ainda maior de contaminantes e variações de qualidade.

• Sistemas autoajustáveis: Tecnologias que se autoconfiguram baseadas no tipo de produto que está sendo processado, eliminando a necessidade de intervenção humana para ajustes durante trocas de lotes ou produtos.

• Miniaturização e democratização: Sensores e processadores menores e mais acessíveis permitirão que até pequenas empresas implementem sistemas de visão computacional em suas linhas de produção.

"Estamos apenas arranhando a superfície do que essa tecnologia pode fazer pela indústria alimentícia. O próximo passo é a completa integração da visão computacional com toda a cadeia produtiva, desde o campo até a mesa do consumidor", projeta Jonas Zanella.

--------------------------------------------------------------------------------------

Referências: BHB Food