{"id":526,"date":"2021-03-05T16:44:00","date_gmt":"2021-03-05T16:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ptepa.es\/?p=526"},"modified":"2025-01-14T16:46:20","modified_gmt":"2025-01-14T16:46:20","slug":"robotica-y-vision-hiperespectral-para-la-automatizacion-de-procesos-en-la-industria-atunera-por-anfaco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ptepa.es\/index.php\/2021\/03\/05\/robotica-y-vision-hiperespectral-para-la-automatizacion-de-procesos-en-la-industria-atunera-por-anfaco\/","title":{"rendered":"ROB\u00d3TICA Y VISI\u00d3N HIPERESPECTRAL PARA LA AUTOMATIZACI\u00d3N DE PROCESOS EN LA INDUSTRIA ATUNERA POR ANFACO"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con una producci\u00f3n de 359.081 toneladas y con un valor superior a los 1.750 M\u20ac, Espa\u00f1a es una referencia mundial en la producci\u00f3n de conservas de pescado y marisco. En volumen, las conservas de at\u00fan son el principal producto, representando m\u00e1s del 68 % del total y siendo Espa\u00f1a el primer productor de la UE y el segundo a nivel mundial despu\u00e9s de Tailandia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este contexto, el liderazgo Europeo de la industria atunera pasa por el uso intensivo de la tecnolog\u00eda como clave de competitividad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Actualmente el proceso de transformaci\u00f3n del at\u00fan es, en sus primeras fases, muy intensivo en mano de obra.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Habitualmente los lomos de at\u00fan que se emplean en la industria conservera son extra\u00eddos manualmente de piezas de at\u00fan congelado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ello implica el uso de sierras industriales con material voluminoso, pesado y resbaladizo lo cual conlleva un alto riesgo para los operarios. Por su parte el control de calidad de la materia prima se realiza fuera de l\u00ednea en laboratorios especializados en los que los resultados pueden demorase d\u00edas. La automatizaci\u00f3n, por tanto, de estas etapas preparatorias necesarias supone un hito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con este prop\u00f3sito, ANFACO-CECOPESCA lidera el proyecto SpecTUNA \u2013 \u201cSistema modular automatizado para el corte y la clasificaci\u00f3n de at\u00fan congelado utilizando caracterizaci\u00f3n hiperespectral\u201d, que revolucionar\u00e1 la industria de transformaci\u00f3n del at\u00fan al conseguir automatizar y optimizar todas las etapas preparatorias de la materia prima, como el corte y clasificaci\u00f3n de los atunes congelados, permitiendo, adem\u00e1s, un an\u00e1lisis r\u00e1pido y no destructivo pieza por pieza antes de la cocci\u00f3n, lo que mejorar\u00e1 sustancialmente la capacidad de control de la calidad y la homogeneidad del producto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto supone un salto disruptivo en la industria actual lo que contribuye a aumentar la competitividad del sector europeo, formado principalmente por pymes posicion\u00e1ndolo mejor frente a competidores como Tailandia. En este proyecto participan adem\u00e1s las empresas EMENASA Industria y Automatismo, con sede en Vigo, e INFAIMON Visao Artificial y la conservera La G\u00f3ndola, ambas en Portugal. Con una duraci\u00f3n prevista de 3 a\u00f1os, esta iniciativa cuenta con un presupuesto global de 1.728.336\u20ac y una contribuci\u00f3n por parte de la Comisi\u00f3n Europea de 1.123.418\u20ac, equivalente a un 65% del presupuesto global.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">SpecTUNA se centra en el dise\u00f1o de una c\u00e9lula rob\u00f3tica que re\u00fane varias tecnolog\u00edas habilitadoras dentro del \u00e1mbito de la industria 4.0. Un primer robot, se apoyar\u00e1 en herramientas de visi\u00f3n artificial avanzadas gobernadas por algoritmos de Deep Learning para extraer de forma aut\u00f3noma piezas de pescado congelado de unos 15 kg de un contenedor, donde se ubican al azar. Este paso representa todo un reto, ya que no hay dos atunes iguales. Actualmente se est\u00e1 utilizando Machine Learning para entrenar al sistema de Inteligencia Artificial con el fin de que sea capaz de interpretar cada uno de los atunes y seleccionar el m\u00e1s favorable a recoger en cada momento. Una vez que el robot ha seleccionado la materia prima, autom\u00e1ticamente lo pesa y controla la temperatura. Mientras se repite este ciclo, un segundo robot proceder\u00e1 a cortar la cabeza y la cola, para posteriormente clasificarla mediante par\u00e1metros de medici\u00f3n basados en tecnolog\u00eda de visi\u00f3n hiperespectral, como la cantidad de grasa, sal, prote\u00edna o humedad. De esta manera, el pescado puede clasificarse con vista a los procesos de producci\u00f3n posteriores.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"490\" src=\"https:\/\/ptepa.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Spectuna-768x490-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-527\" srcset=\"https:\/\/ptepa.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Spectuna-768x490-1.jpg 768w, https:\/\/ptepa.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Spectuna-768x490-1-480x306.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 768px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El proyecto, de tres a\u00f1os de duraci\u00f3n, ha avanzado el ecuador cumpliendo los ambiciosos retos que se propon\u00edan hasta la fecha. Se han desarrollado los distintos m\u00f3dulos de picking, caracterizaci\u00f3n hiperespectral y m\u00f3dulo de corte. Ahora se est\u00e1 en fase de sincronizaci\u00f3n, afino de las automatizaciones y depuraci\u00f3n de los modelos matem\u00e1ticos en desarrollo. Por otra parte, de cara a obtener una clasificaci\u00f3n fiable de la materia prima congelada a nivel nutricional, se est\u00e1n muestreando atunes de distintos lotes de pesca para mejorar el entrenamiento del modelo matem\u00e1tico. De esta manera se podr\u00e1 correlacionar la marca espectral con los resultados de laboratorio, y obtener as\u00ed la \u201cimagen qu\u00edmica\u201d del alimento que refleje los porcentajes de prote\u00edna, humedad, grasa y sal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tras la construcci\u00f3n de la primera unidad de demostraci\u00f3n a escala real de la maquinaria, se ejecutar\u00e1 una prueba piloto en ANFACO-CECOPESCA. A continuaci\u00f3n se desarrollar\u00e1 otra validaci\u00f3n en un entorno real, en las instalaciones de la conservera La G\u00f3ndola, para obtener datos reales de rendimiento que allanar\u00e1n el camino hacia su lanzamiento al mercado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">EL desarrollo de este proyecto permitir\u00e1 por lo tanto eliminar procesos tediosos de manipulaci\u00f3n y supervisi\u00f3n por parte de operarios y, gracias a las soluciones robotizadas, se podr\u00e1 alcanzar una clara mejora del proceso productivo en la industria.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El at\u00fan, en su mayor\u00eda en conserva, es el producto m\u00e1s consumido en la UE, con un consumo medio anual de aproximadamente 1,46 kg\/habitante, cifra que aumenta hasta los de 3,54 kg\/habitante en el caso de Espa\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En parte, esto se debe a las nuevas tendencias de consumo de la UE, con una creciente demanda de alimentos procesados y un inter\u00e9s cada vez mayor de los consumidores por alimentos saludables con buenas caracter\u00edsticas nutricionales. La demanda de este tipo de alimentos provoca, adem\u00e1s, que el mercado europeo de maquinaria de procesado de alimentos est\u00e9 en auge, estim\u00e1ndose que alcance los 20 millones de \u20ac en el a\u00f1o 2021. Esto permitir\u00e1 tecnificar m\u00e1s aun el sector alcanz\u00e1ndose la excelencia productiva por medio de la implantaci\u00f3n de herramientas de fabricaci\u00f3n inteligente que posibilitar\u00e1n la reducci\u00f3n de p\u00e9rdidas y la generaci\u00f3n de valor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El proyecto SPECTUNA se enmarca en la primera llamada dentro de la convocatoria Proyectos demostrativos para una Econom\u00eda Azul Sostenible del programa FEMP. El FEMP es el nuevo fondo de las pol\u00edticas mar\u00edtima y pesquera de la UE propuesto para el periodo 2014-2020, en sustituci\u00f3n del anterior Fondo Europeo de Pesca. El FEMP posee adem\u00e1s como eje horizontal los objetivos que fijados por la Estrategia Europa 2020, entre los que se incluye el crecimiento inteligente, sostenible e integrador, as\u00ed como el desarrollo arm\u00f3nico de la Uni\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Con una producci\u00f3n de 359.081 toneladas y con un valor superior a los 1.750 M\u20ac, Espa\u00f1a es una referencia mundial en la producci\u00f3n de conservas de pescado y marisco. 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