01
Captura del producto
La cámara registra el producto en cinta, en el arco de recepción o en una bandeja estática.
Imagen de entrada
VISIÓN ARTIFICIAL E IA · ACEITUNA DE MESA
La calidad de la
aceituna de mesa.
En cinta, en recepción o en una bandeja de laboratorio. Inteligencia artificial para conocer el estado visual de tu aceituna.
Identifica categorías, consulta su presencia y compara muestras. Una base visual para apoyar la revisión de calidad, desde el fruto hasta el resultado.
Fotografías reales. Resultados del mismo análisis.
01 Captura→02 Análisis de IA→03 Composición→04 Comparación
DE LOS PÍXELES A LA INFORMACIÓN
Análisis de IA.
Criterios visibles.
Los algoritmos de visión artificial convierten la imagen en regiones clasificadas. La segmentación hace visible ese análisis; los resultados permiten comparar qué cambia entre muestras.
02
Análisis mediante IA
El modelo identifica regiones de la imagen y las asigna a las categorías configuradas.
Segmentación y clasificación03
Composición visual
La aplicación resume el análisis en porcentajes por categoría para esa fotografía.
Resultados estructurados04
Revisión y comparación
El operario contrasta el resultado con la imagen y compara muestras con una referencia común.
Apoyo a la revisión de calidadIMÁGENES REALES. DIFERENCIAS QUE IMPORTAN.
Cuando cambia el fruto,
la diferencia se ve.
Análisis reales de aceituna de mesa en cinta. Compara una muestra con mayor proporción de oliva sana con otras que presentan más categorías de alteración. Cada fotografía conserva su segmentación y sus resultados.
Resultados reales de la aplicación
Fotografías y análisis guardados de la misma captura. Explora cómo cambia la composición entre muestras.
La misma vista en ambas fotografías
Caso de referencia
Predominio de oliva sana
98,1 %Composición: oliva sana
Una referencia constante.
Conserva esta fotografía a la vista mientras eliges otra muestra para comparar sus características. Las cifras son los porcentajes guardados por la aplicación para cada fotografía.
Muestra seleccionada
Mayor presencia de alteraciones
30,6 %Composición: oliva rota/molestada/escudete
Elige otra muestra4 fotografías
Muestra B seleccionada: Mayor presencia de alteraciones.
Oliva SanaOliva Negra/ArrugadaOliva Rota/Molestada/EscudeteBroza
Composición de la muestra
Porcentajes guardados por la aplicación para cada fotografía.
| Categoría del análisis | A Referencia | B Seleccionada | Diferencia B − A |
|---|---|---|---|
| Oliva Sana | 98,1 % | 65,0 % | −33,1 pp |
| Oliva Negra/Arrugada | 0,8 % | 4,3 % | +3,5 pp |
| Oliva Rota/Molestada/Escudete | 0,7 % | 30,6 % | +29,9 pp |
| Broza | 0,4 % | 0,0 % | −0,4 pp |
Resultados guardados. Cada fotografía conserva los porcentajes de su propio análisis en la aplicación. Son muestras de archivo, no una captura en directo.
pp = puntos porcentuales. La diferencia indica cuánto cambia el porcentaje de cada categoría entre B y A.
El par inicial corresponde a la misma variedad, capturada por cámaras distintas. «Negra / arrugada» y «Rota / molestada / escudete» conservan las agrupaciones del modelo: sus porcentajes no separan los defectos de cada grupo.
Fotografías y resultados recuperados de la aplicaciónAmpliar el análisis seleccionado
Biblioteca visual de referenciaOtros estados del fruto, en seis imágenes anotadas.
Selección de un archivo de 53 fotografías. Estas segmentaciones son anotaciones de referencia. Sus porcentajes describen superficie de fruto etiquetada y utilizan una base de cálculo distinta a la aplicación.
Archivo anotado de referencia
Fotografías reales y sus anotaciones guardadas. Explora cómo cambia la composición visual entre muestras.
La misma vista en ambas fotografías
Caso de referencia
Mayor presencia de oliva sana
33,4 %Área etiquetada como sana
Una referencia constante.
Conserva esta fotografía a la vista mientras eliges otra muestra para comparar sus características. Las cifras describen las regiones etiquetadas del fruto.
Muestra seleccionada
Predominio de jabonosa
100,0 %Área etiquetada como jabonosa
Elige otra muestra5 fotografías
Muestra B seleccionada: Predominio de jabonosa.
SanaJabonosaMolestada
Área de fruto etiquetada
Porcentaje por categoría dentro del área de fruto anotada en cada imagen.
| Categoría anotada | A Referencia | B Seleccionada | Diferencia B − A |
|---|---|---|---|
| Sana | 33,4 % | 0,0 % | −33,4 pp |
| Jabonosa | 41,8 % | 100,0 % | +58,2 pp |
| Molestada | 24,9 % | 0,0 % | −24,9 pp |
Lectura de las anotaciones. Los porcentajes describen el área de fruto etiquetada. El fondo y los restos vegetales quedan fuera. El redondeo y los pequeños solapes pueden hacer que la suma difiera del 100 %.
pp = puntos porcentuales. Las cifras permiten comparar estas imágenes de archivo; no equivalen al porcentaje en peso de un lote ni a una medición en directo.
La referencia también contiene alteraciones: representa mayor presencia de fruto sano entre las imágenes completas seleccionadas del archivo.
EXPLORA EL ANÁLISIS EN DETALLE
Del resultado
a su evidencia.
Amplía una zona y contrasta las regiones clasificadas con la fotografía original. Cada resultado conserva su referencia visual.
Una muestra real, por dentroArchivo · Mesa en cinta
La imagen completa y sus máscaras guardadas, mostradas con transparencia.
Fotografía + segmentación + resultado de la misma captura.Ejemplo guardado; no es un análisis en directo.
Demo interactiva de resultados reales de archivoAsí lo ve el operario
EN UNA INSTALACIÓN REAL
El fruto avanza.
La cámara observa.
Las cintas, la iluminación y las cámaras, tal como trabajan en la instalación. Un recorrido desde el paso de la aceituna hasta el punto de captura.
Cada captura empieza aquí: con el fruto y las condiciones reales de la línea.
DE LA IMAGEN A LA DECISIÓN
La aplicación.
Paso a paso.
Un recorrido por pantallas reales de Ceresia, con los datos de la instalación anonimizados.
Del paso de aceituna al resultado
Captura, progreso del análisis y segmentación en la aplicación.
- 01CapturaPaso por la cinta
- 02ProcesamientoAvance del análisis
- 03ResultadoImagen segmentada
01 / 04
Encuentra la muestra que quieres revisar.
Recorre las fotografías registradas y abre una captura para consultar su análisis. Cada imagen conserva su propio resultado.
MODELO ACTUAL · ACEITUNA DE MESA
Parámetros actuales
del análisis.
El modelo actual de aceituna de mesa analiza estas cuatro categorías. Ya estamos desarrollando nuevos modelos para ampliar las capacidades de análisis.
01
Aceituna sana
Fruto clasificado como sano por su aspecto visible, según los criterios del modelo.
02
Negra / arrugada
Coloración y estado del fruto reunidos en una categoría. El resultado no separa ambos conceptos.
03
Rota / molestada / escudete
Grupo de alteraciones visibles que permite comparar su presencia entre fotografías.
04
Broza
Hojas, tallos y otros restos vegetales, diferenciados del fruto en el análisis.
La fotografía y su segmentación ayudan a revisar el resultado. Los porcentajes del ejemplo describen esa imagen; no equivalen por sí solos a la composición de una carga completa.
TAMAÑO Y DISTRIBUCIÓN
El calibre necesita
una referencia real.
En aceituna de mesa, el tamaño merece su propio análisis.
Para plantear medidas de calibre, revisamos la escala de la imagen, el punto de captura y la separación del fruto. La configuración debe contrastarse con una referencia física.
Consultar calibres para mi instalaciónCONFIGURACIÓN DE CALIBRES
Referencia de escalaCondiciones de capturaValidación de la medida
Esquema explicativo. La demo de esta página no presenta mediciones reales de calibre.
UNA INSTALACIÓN A TU MEDIDA
Tres puntos de captura.
Un mismo sistema.
Aceituna de mesaAceituna de molino
En cinta, en el arco de recepción o en una bandeja de laboratorio. Combina los puntos de captura para mesa y molino en un mismo servidor.
01
PRODUCTO EN MOVIMIENTO
En cinta
La cámara captura las aceitunas mientras pasan por la cinta.
02
A LA ENTRADA DE LA INSTALACIÓN
Arco de recepción
Captura visual de la carga del remolque desde el arco de recepción.
03
MUESTRA EN ESTÁTICO
En laboratorio
Una fotografía de una bandeja con aproximadamente 1 kg de aceitunas. Para muestras adicionales o ya extraídas.
Ilustraciones de configuración. El montaje se adapta a cada instalación.
EXPLORA LAS COMBINACIONES
Configuración interactivaHasta seis cámaras. Tú eliges dónde.
Cámaras en cintaInspección del flujo
Cámaras en arco de recepciónEntrada de remolques
Cámaras en laboratorioMuestras en bandeja
Elige el tipo en cada cámara o ajusta las cantidades. El límite de seis incluye todas las modalidades.
UN SERVIDOR CENTRALCeresiaCinta · Arco de recepción · Laboratorio
6/6cámaras
- CÁMARA 01Sobre la línea
- CÁMARA 02Sobre la línea
- CÁMARA 03Sobre la línea
- CÁMARA 04Sobre la línea
- CÁMARA 05Carga del remolque
- CÁMARA 06Bandeja · ≈ 1 kg
4 en cinta · 1 en arco de recepción · 1 en laboratorio. 6 de 6 cámaras conectadas a un mismo servidor.
EL SIGUIENTE EJEMPLO PUEDE SER EL TUYO
Veamos Ceresia
con tu aceituna.
Cuéntanos dónde quieres analizar: en cinta, en recepción, en bandeja o combinando los tres puntos, y qué necesitas conocer del producto. Prepararemos contigo el enfoque de la demostración.