Ai-es, Digitalization-es, Industry-4-0-es, Innovation-es, Pharma-4-0-es 5 septiembre 2023

Nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™ asistido por IA

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Nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™ asistido por IA

IRIS Technology Solutions presenta la última versión de su nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™, que viene a complementar su gama de analizadores de procesos Visum® en tiempo real para la industria.

El nuevo Visum Palm™ es un espectrofotómetro NIR completamente portátil que permite realizar análisis de distintas sustancias, productos o mezclas en tiempo real, sin necesidad de recurrir a técnicas tradicionales de laboratorio y toma de muestras, permitiendo a la industria obtener resultados en el momento para tomar decisiones o corregir parámetros de los procesos productivos.

La nueva generación Visum Palm™ trae consigo un diseño innovador y un cambio radical en la forma en que los usuarios experimentan la tecnología NIR, ahora asistida por IA con el software Visum Master™, para que cada fabricante pueda crear de forma automatizada, sus propios modelos predictivos o calibraciones atento a sus necesidades de control y análisis.

 

Diseño, autonomía y robustez

El nuevo analizador NIR Visum Palm™ ofrece un diseño innovador y ergonómico, además de la posibilidad de realizar análisis en cualquier momento y lugar sin tener que conectarlo a ningún dispositivo electrónico externo. Esto es posible ya que incorpora una pantalla táctil y un ordenador embebidos, los cuales permiten todas las funcionalidades rutinarias del dispositivo.

 

El Visum Palm™ opera en el rango de 900 a 1700 nm, ya que es la banda que mejor combina disponibilidad de información química con precio y madurez tecnológica. Opera principalmente en modo reflectancia difusa, para lo que dispone de una óptica especialmente diseñada y patentada para extraer la máxima información posible de la muestra. Concretamente, dispone de una extensa área de iluminación (50 mm de diámetro) y un área de colección de 10 mm. Estas características lo diferencian de otros analizadores homólogos en cuanto a su idoneidad para analizar muestras heterogéneas, que es lo más frecuente en condiciones de trabajo reales. En aquellos casos donde la heterogeneidad es más evidente, el dispositivo es configurable para que calcule y reporte el promedio de una cantidad determinada de repeticiones.

 

El nuevo analizador NIR Visum Palm™ cuenta con protección IP65, por lo que es resistente ante el polvo, la humedad y al agua. Además, es lo suficientemente robusto para llevar y realizar análisis en prácticamente cualquier sitio interior o exterior e incluso viene provisto con una base de apoyo para utilizarlo en modo escritorio o de sobremesa.

 

Una nueva experiencia de usuario asistida por IA

A diferencia de los softwares de modelado y calibraciones más comunes del mercado, con los que el usuario tiene que tener determinados conocimientos técnicos sobre quimiometría o confiar dicha tarea a un tercero, el software Visum Master™ para ordenador hace aún más accesible la tecnología NIR automatizando el preprocesamiento, la selección del algoritmo de análisis multivariante y la validación. Esto permite que cualquier usuario pueda generar modelos simplemente introduciendo espectros y referencias (cuantitativas o cualitativas) para realizar análisis rutinarios en tiempo real en reemplazo de los análisis tradicionales.

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El nuevo software permite además ampliar y editar modelos preexistentes, sincronizarse con el analizador portátil para importar espectros, exportar modelos, descargar resultados de mediciones, generar automáticamente informes de validación de métodos analíticos e informes de auditoría para ambientes GMP y comprobar de forma guiada el rendimiento metrológico del dispositivo cuando se necesite.

 

Para la industria y ambientes GMP

Si bien la tecnología NIR tiene una infinidad de aplicaciones en numerosas industrias como la del plástico, alimentación, química, agroindustria, madera, biocombustibles, por mencionar las más relevantes pero no las únicas; es para la industria farmacéutica y ambientes GMP donde el nuevo dispositivo Visum Palm™ introduce novedades significativas a nivel de usabilidad y funcionalidad. Es compatible con 21 CFR Parte 11, permitiendo generar y visualizar un informe automático del Audit Trail, el registro de toda la actividad del dispositivo, donde se pueden incorporar comentarios y observaciones. Posibilita también al usuario generar automáticamente las validaciones de métodos analíticos desarrollados y realizar las comprobaciones metrológicas del dispositivo cuando se requiera y descargar sus resultados posteriormente.

“La tecnología NIR, hoy en día, debe ser fácil de utilizar y de entender y, al mismo tiempo, le tiene que dar libertad y autonomía al usuario para explotarla al máximo y facilitar su trabajo en el día a día. La tecnología debe ser un facilitador. Vamos a seguir dando más pasos en materia de automatizaciones y nuevas funcionalidades porque estamos convencidos de que es el camino correcto y lo que necesita la industria y las personas que la conforman”, dice Oonagh Mc Nerney, Directora de IRIS Technology Solutions, S.L.

 

El nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™ ya está disponible aquí, donde además se puede encontrar información técnica del dispositivo, vídeos y contactar con IRIS Technology Solutions, S.L. para realizar una demostración o consulta específica.

Por IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-es, Ai-es 6 octubre 2022

Detección de defectos en lomos de pescado mediante visión artificial y deep learning

deteccion de defectos en pescados
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Detection of defects in fish loins using machine vision and deep learning

La tecnología de visión artificial asistida por deep learning es un importante aliado para las fábricas de procesado y distribución de pescado que permite inspeccionar el 100% de la producción para garantizar altos estándares de calidad y seguridad alimentaria del producto que finalmente llega a la mesa del consumidor.

El nuevo sistema Visum DeepSight Loins™ de IRIS Technology es un sistema de visión artificial diseñado para la detección de defectos físicos superficiales en lomos de pescado fresco y congelado que permite automatizar la inspección de lomos, cuantificar, clasificar y rechazar no conformidades para garantizar una calidad superior del producto final.

Visión Artificial y Deep Learning

Mientras que los sistemas tradicionales de visión por ordenador aprenden a clasificar y reconocer características de un conjunto de imágenes históricas para predecir y clasificar correctamente otras nuevas, las redes neuronales de aprendizaje profundo son capaces de aprender características de los píxeles (individuales y de grupo) y tienen una capa de entrada (la imagen en bruto), una serie de capas intermedias que están interconectadas para simular cómo funciona un cerebro biológico, y una capa de salida que proporciona clasificación/predicción. Las redes neuronales de aprendizaje profundo son especialmente buenas aprendiendo características complejas y segmentando una imagen a diferentes niveles de abstracción (bordes, diferentes colores, formas, objetos), incluyendo ruido e información probabilística.

La visión artificial tradicional que no utiliza este enfoque suele procesar imágenes pero no aprende de los datos, como las cámaras termográficas, los sensores de detección de movimiento o los sensores de intensidad luminosa, entre otros.

Detección de defectos en lomos de pescado frescos y congelados

Detection of defects in fish loins

El sistema Visum DeepSight Loins™ es capaz de detectar numerosos defectos en lomos de pescado como por ejemplo hematomas, manchas de sangre, el gapping (es decir, aperturas o desgarros en la musculatura), restos de piel, espinas superficiales u otros cuerpos extraños superficiales que puedan llegar a la línea de procesamiento. También trae incorporada la funcionalidad de medición de color bajo estándares internacionales CIELAB o L*a*b* que es importante como parámetro de calidad tanto a nivel superficial como relativo a la frescura del pescado.

Visum DeepSight Loins™ posee una alta protección IP para facilitar la limpieza de la línea y trae incorporado un sistema  antirreflectante y antihumedad que permite operar con total normalidad tanto en lomos de pescados frescos como congelados.

Usabilidad, funcionamiento y comunicación

El sistema Visum DeepSight Loins™ incorpora 2 niveles de usuario: «Administrador» para modificar la configuración, el modo de trabajo, ajustar la sensibilidad de rechazo o tomar referencias y «Operador» para el modo de funcionamiento automático del dispositivo.

El sistema se complementa con una trampilla de rechazo que permite la expulsión de las unidades no conformes para su reprocesado o control por parte de los operarios.

La información y los resultados de los análisis, como la cuantificación de defectos y rechazos por clase, la información del lote y la cantidad de productos inspeccionados, pueden consultarse en el módulo informático incorporado, en un ordenador conectado a la red o en el propio sistema de gestión de la información de la planta. Además, los informes generados automáticamente pueden exportarse en distintos formatos.

La funcionalidad de ajuste de la sensibilidad es una herramienta esencial para calibrar el nivel de rechazo del dispositivo en caso de determinados defectos y regular así el rendimiento operativo del sistema sin causar ningún inconveniente a la capacidad de producción de la línea.

Para más información sobre el dispositivo y consultas, escriba a info@iris-eng.com

Por IRIS Technology Solutions
Ai-es, Ispe-es, Webinar-es 19 noviembre 2020

IRIS presenta el Sistema Predictivo construido para mAbxience en el seminario web «ISPE 4.0 AI applications».

Sistema Predictivo
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Sistema Predictivo

En su presentación, ambas empresas, mAbxience e IRIS, explicaron cómo iniciaron una colaboración hace unos meses con el ambicioso propósito de crear un Sistema Predictivo que ayudara a anticiparse a eventos o anomalías en una de las plantas de mAbxience, y cómo lograron con éxito su objetivo.

Para este Sistema Predictivo, mAbxience recopiló más de 115 millones de valores de las variables críticas de sus procesos y 10 mil mensajes de su sistema de alarmas, que fueron filtrados con técnicas de preprocesamiento de Big Data por parte de IRIS, para limpiar, consolidar, agrupar y normalizar esta enorme cantidad de datos para su futuro análisis.

 

Predictive system

Ejemplo de valores agrupados en la base de datos (mostrando los casos normales en azul y las anomalías en rojo)

Mediante el uso de HPC (High Performance Computing), una Arquitectura de Procesamiento Distribuido y técnicas de Inteligencia Artificial como el Machine Learning, IRIS construyó los modelos predictivos que fueron capaces de identificar las tendencias clave en los datos que podrían conducir a un evento no deseado o a una anomalía.

Sistema Predictivo

Ejemplo simplificado de la probabilidad de tener un evento en tres sensores diferentes.

Este caso de éxito entre mAbxience e IRIS es un excelente ejemplo del trabajo realizado en el grupo de trabajo de ISPE España, que se creó con el objetivo de reunir a personas del sector farmacéutico y químico cuyo trabajo se centra en la Industria 4.0 y en la implantación de PAT (Process Analytical Technologies) en el laboratorio.

Por Lorena Vázquez