Visión por computadora para platos — B2
Solicitar demoSistemas de visión que identifican, segmentan y evalúan platos de pasta en producción para mejorar sabor, porciones y procesos mediante modelos de multiplicación guiados por IA.
Problema y oportunidad
La variabilidad en la presentación y el tamaño de las porciones causa desperdicio y inconsistencias en restaurantes y fábricas. Nuestra tecnología automatiza la medición visual y propone ajustes de multiplicación de porción para escalar recetas sin perder calidad.
Resultados típicos
- Reducción del desperdicio: -12–28%
- Consistencia sensorial: +15% en puntuación de control
- Eficiencia en línea: +10% en throughput
Cómo funciona
Combinamos detección de instancias, segmentación semántica y modelos de regresión para estimar peso, volumen y composición visible. Las redes están afinadas para texturas y colores de pasta y salsas.
Pipeline: calibración de cámara → preprocesado colorimétrico → U-Net / Mask R-CNN → estimación volumétrica → recomendación de multiplicación.
Métricas y comparativa
Comparativa de resultados en pruebas de planta (promedio sobre lotes controlados).
| Indicador | Antes | Después (IA) | Mejora |
|---|---|---|---|
| Desperdicio por porción | 8.6% | 3.2% | −63% |
| Consistencia en sabor (panel) | 7.2/10 | 8.3/10 | +15% |
| Tiempo de ajuste por receta | 24 min | 9 min | −62% |
Casos de uso
Implementaciones en cocinas comerciales y líneas de producción con diferentes etiquetas de pasta y salsas, desde control de porción hasta reconocimiento de ingredientes y detección de defectos visuales.
Equipo y contacto técnico
Especialista en visión por computadora y gastronomía computacional. Coordina los modelos de multiplicación de porciones y validación sensorial.
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