Funzioni del sistema
Il sistema di visione per il controllo qualità di pizze ispeziona la farcitura restituendo il conteggio e l’estensione degli ingredienti classificati per tipologia, oltre che svolgere controlli classici quali integrità della forma, conformità del colore e individuazione di possibili inquinanti blu.
L’applicazione realizzata per le pizze è adatta ad altri prodotti alimentari che presentano gli ingredienti da controllare disposti in modo visibile, ad esempio piatti pronti di insalate e pasta.
I controlli di forma e colore sono realizzati con computer vision classica, mentre la rilevazione ed il conteggio dei condimenti vengono svolti da reti neurali.
L'ispezione classica di forma e colore
I principali controlli classici eseguiti dal sistema sono:
Il riconoscimento degli ingredienti di farcitura tramite deep learning
Il sistema permette di individuare facilmente gli ingredienti di farcitura presenti sulla pizza grazie ad una rete neurale di ultima generazione addestrabile partendo da sole 20 immagini. L’accurata identificazione dei prodotti permette poi di facilitare i controlli successivi, che si tratti del conteggio degli ingredienti, della loro distribuzione spaziale, oppure anche della verifica dei colori dei condimenti.
Grazie all’Intelligenza Artificiale il sistema è estremamente versatile e flessibile permettendo con un’unica soluzione di identificare elementi molto diversi tra loro, ma allo stesso tempo evitando falsi positivi quali il riconoscimento di una bruciatura sul cornicione come oliva.
Il sistema in questione è stato addestrato con alcune centinaia di pizze per ciascuna ricetta e la rete è riuscita ad imparare come distinguere i vari ingredienti: da notare l’identificazione di peperoni rossi sopra a del salame anch’esso rosso, e la precisione con la quale la rete segue il perimetro delle acciughe!
La rete neurale riesce nel compito di individuare e contare gli ingredienti anche quando si presentano parzialmente occlusi o sovrapposti.
Applicazione per pizze di varie forme e dimensioni
Abbiamo testato il nostro sistema nel riconoscimento degli ingredienti su prodotti differenti da quelli iniziali, ottenendo risultati sorprendenti.
Prendendo una pizza generata da ChatGPT 4.0, il nostro sistema è riuscito nell’impresa di riconoscere tutte le olive presenti sulla pizza senza aver mai visto pizze simili a quella, dimostrando che la rete ha imparato la semantica visiva dell’oliva. Ciò ci permette di offrire ai clienti adattamenti rapidi del sistema a variazioni del prodotto.
Applicazione ad altri prodotti alimentari
Un risultato promettente riguardo all’estensione del nostro sistema di controllo è stato il riconoscimento degli ingredienti anche su prodotti alimentari mai utilizzati durante il training come ad esempio insalata e pasta. Questo ci permette di avere un grande vantaggio su nuovi prodotti con caratteristiche comuni ai prodotti già visti ed il processo di costruzione del dataset risulterà notevolmente velocizzato. Ad esempio abbiamo ottenuto il riconoscimento su insalata e pasta di vari ingredienti appresi nel contesto delle pizze farcite.
