A Mafrica foi fundada há mais de 50 anos em Sant Joan de Vilatorrada, Barcelona, para oferecer uma ampla variedade de produtos cárneos, desde o abate até o embalamento, prontos para as prateleiras do supermercado.
Conta com três marcas diferentes, oferecendo enchidos e produtos de porco, cordeiro e carne de vaca.
Atualmente, a segunda geração das famílias fundadoras continua a gerir a empresa, combinando tradição e inovação, investigação e responsabilidade ambiental, colaborando de perto com centros de investigação tecnológica e destacadas empresas de engenharia do setor.
A Mafrica opera várias instalações, incluindo salas de abate, corte, filetagem e processamento, equipadas com máquinas para embalamento a vácuo, em segunda pele e preparação de produtos embalados, além de uma fábrica de enchidos e várias câmaras frigoríficas.
Desde a sua criação, a Mafrica tem apostado em tornar as suas instalações um modelo de higiene e segurança alimentar, cumprindo rigorosas normas europeias e incorporando constantemente as tecnologias mais recentes do setor para garantir que os processos de produção cumpram todos os requisitos de bem-estar animal, rastreabilidade do produto e eficiência.
O compromisso com a inovação tecnológica e a melhoria da produtividade levou a Mafrica a instalar recentemente sistemas de visão artificial para a classificação de bandejas antes do termo-selamento, nomeadamente na sala de corte e embalamento. Inicialmente, as peças de carne inteiras passam por um processo de congelação superficial, que permite cortes limpos e precisos. Depois de fileteadas, são colocadas manualmente em três tamanhos de bandeja — grande, média e pequena — dependendo do tipo e quantidade de produto.
Após o enchimento e pouco antes do termo-selamento, a solução Atria da Nevitec Visión Technologies, do Grupo Bcnvision, analisa todas as bandejas através de processamento de imagens. Atualmente, existem três estações de visão artificial baseadas em IA, que utilizam Deep Learning para:
- Classificar as bandejas por tamanho (grande, média e pequena).
- Detectar o ângulo de chegada das bandejas na correia para determinar se podem entrar corretamente na estação de termo-selamento.
- Verificar o nível de enchimento de cada bandeja, garantindo que apenas as bandejas que cumprem os padrões mínimos sejam processadas.
Graças a esta classificação, as bandejas são corretamente distribuídas por tamanho nas estações de termo-selamento. Se uma bandeja não cumprir os padrões aceitáveis de enchimento ou ângulo, é desviada para uma zona de reposicionamento, onde é completada e/ou reorientada para entrar corretamente na estação de fechamento e etiquetagem antes de chegar às prateleiras do supermercado.
Para a Nevitec Vision Technologies, colaborar em projetos bem-sucedidos como este é um prazer. A solução CheckSorter, como todas as soluções da Nevitec, opera através da Inteligência Artificial aplicada à visão. Configurada via Deep Learning, simula o funcionamento do cérebro humano, permitindo à câmara identificar características do produto e classificá-las, tolerando variações que possam afetar a classificação. Em resumo, combina a fiabilidade da visão artificial com a flexibilidade e tolerância da visão humana.
Este sistema de visão artificial pode ser combinado com módulos adicionais para expandir a funcionalidade do CheckSorter, incluindo detecção de corpos estranhos, leitura OCR de referências de etiquetas, inspeção por raios X, deteção de metais e controlo de peso, entre outros.
“Este projeto permitiu-nos ver as reais capacidades da visão artificial baseada em Deep Learning. Agora temos outros projetos para avaliar a sua implementação em fábrica. Projetos como este dificilmente seriam possíveis com sistemas de visão tradicionais — seriam mais caros, alguns inviáveis, e o seu arranque muito mais lento. A resposta da Nevitec foi excelente, tanto em resultados como na dedicação da equipa. Compreenderam o projeto desde o início e adaptaram-se às nossas necessidades durante os testes e comissionamento. Certamente não será a última vez que colaboramos com eles.”
Jordi Martí, Gerente da Mafrica
