O Brasil é um dos maiores produtores e exportadores de carne do mundo. Em setembro de 2021, as vendas de carnes atingiram US$ 2,21 bilhões só naquele mês, com crescimento de 62,3% em relação ao mesmo período do ano anterior. A exportação brasileira de proteína animal cresceu 36% no primeiro semestre daquele ano, e as perspectivas de expansão com os principais parceiros internacionais seguem em alta.
Manter esse ritmo exige mais do que capacidade produtiva. Exige controle de qualidade confiável, rastreável e escalável. É nesse ponto que a visão computacional vem ganhando espaço na indústria alimentícia.
A WEG desenvolveu uma aplicação de inspeção de qualidade de cortes de frango com visão computacional, que automatiza a verificação e a separação dos cortes conforme os padrões exigidos para consumo e exportação. Como integradora WEG, apresentamos essa solução e o que ela representa para as operações avícolas do Sul do Brasil.
O que a aplicação resolve
Resíduos de pele, fragmentos de osso e hematomas são defeitos que ocorrem durante o abate, o corte e a embalagem. Se não forem identificados e removidos antes da expedição, comprometem a qualidade do produto, geram risco de rejeição nos mercados nacionais e internacionais e podem resultar em devoluções, multas e perda de certificação.
A inspeção manual desses defeitos depende de inspetores humanos sujeitos a fadiga, distração e critérios subjetivos que variam de turno para turno. Em linhas de alta cadência, isso significa cobertura incompleta e inconsistente, exatamente o oposto do que os mercados exigentes de exportação aceitam.
O objetivo da aplicação é eliminar essa dependência: automatizar o controle de qualidade de forma contínua, objetiva e auditável, reduzindo desperdícios, retrabalhos e devoluções.
Como a solução funciona
A WEG desenvolveu um sistema composto por um sensor de visão industrial de alto desempenho, um computador de visão e o software de inteligência artificial embarcado MVISIA EDGE.
O fluxo é direto: os cortes de frango são transportados por esteira até o sensor de visão, que captura imagens em alta resolução e velocidade e as envia ao computador. O MVISIA EDGE processa as imagens com algoritmos de machine learning e classifica cada corte como conforme (OK) ou não conforme (NOK), de acordo com os critérios definidos previamente para aquela operação.
Os cortes aprovados seguem para embalagem e expedição. Os reprovados são desviados automaticamente para correção ou descarte. Tudo isso acontece na velocidade da linha, sem intervenção manual no momento da decisão e sem variação entre turnos.
O que muda na operação
- Automação da inspeção: o sistema substitui o trabalho subjetivo dos inspetores por um processo contínuo e consistente, sem fadiga e sem variação de critério.
- Controle de qualidade rastreável: cada corte inspecionado gera registro. O histórico fica disponível para auditorias, certificadoras e exigências de clientes nacionais e internacionais, atendendo aos padrões de qualidade e segurança dos mercados de exportação.
- Redução de erros humanos: falhas causadas por cansaço, distração ou falta de treinamento são eliminadas. O sistema opera com o mesmo rigor no primeiro e no último minuto do turno.
- Eficiência e menos desperdício: peças não conformes são interceptadas antes da embalagem, eliminando retrabalho, descarte tardio e risco de devolução. O custo e o tempo de inspeção caem.
- Integração com a Indústria 4.0: a aplicação gera dados de processo que podem ser usados para análise, gestão e melhoria contínua, conectando a inspeção de qualidade ao ecossistema digital da planta.
Por que isso importa para o Sul do Brasil
O Oeste de Santa Catarina e o Sul do Brasil concentram algumas das maiores operações de processamento de proteína avícola do país. Frigoríficos que atendem mercados de exportação convivem com exigências crescentes de rastreabilidade, conformidade sanitária e padrões de qualidade que a inspeção manual, por mais treinada que seja a equipe, não consegue garantir com consistência em escala.
A visão computacional resolve esse gap com precisão, velocidade e documentação automática. E o diferencial competitivo para exportação começa exatamente aqui: no controle de qualidade que o comprador internacional consegue auditar.
Como a ARTAS viabiliza essa solução
Implantar visão computacional em uma linha de frigorífico exige mais do que o sistema em si. É preciso entender o processo de corte, definir os critérios de conformidade junto à equipe de qualidade, configurar o sistema para as condições reais da operação (velocidade de esteira, iluminação e variação de produto) e integrar os registros ao fluxo de controle existente na planta.
Na ARTAS, o diagnóstico do processo vem antes da especificação da tecnologia. Se a sua operação enfrenta inconsistência na inspeção visual, pressão por rastreabilidade ou precisa elevar o padrão de qualidade para atender mercados mais exigentes, fale com a ARTAS.