La visión artificial permite la captura y procesado de un número muy elevado de imágenes en períodos de tiempo muy cortos, de forma que se pueden detectar defectos propios del producto (por ejemplo, un contenido excesivo de grasa) y del envase (como una mala soldadura) en la misma línea de envasado.

Aprovechando que la visión artificial es capaz de discriminar entre el magro y la grasa del producto, uno de los objetivos del proyecto es también estudiar si sería posible etiquetar cada uno de los envases con el contenido en grasa específica de cada envase y poder, así, diferenciar aquellos envases con un contenido en grasa más bajo.

Además, se plantea desarrollar una herramienta de configuración del software de inspección que permita a las propias empresas productoras configurar los parámetros de inspección cuando realicen un cambio de envase, de modo que los programas de inspección puedan adaptarse a la perfección en cada tipo de envase y en cada producto.

Esta solución resuelve una necesidad de automatización de las empresas productoras puesto que permite automatizar el proceso de encajado, por lo que es imprescindible la automatización del proceso de inspección de los envases. Actualmente, esta tarea se realiza todavía de forma manual debido a la baja efectividad de las soluciones automatizadas existentes hasta ahora en el mercado.