OKMedidas y reglas
Cuando el defecto se puede medir: anchura, posición, presencia. Rápida, estable y fácil de explicar.
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Integridad del envase · visión y deep learning
Inspección de sellados: que ningún envase salga abierto
Un sellado frío o con producto atrapado puede superar la línea y fallar en el punto de venta. Revisamos el sellado de cada envase y, con la estadística del proceso, avisamos cuando empieza a desviarse, antes de que aparezca el defecto.
Qué hace
Mira cada sellado y vigila el proceso
La cámara mide cada sellado y lo compara con su receta. Donde la visión clásica no llega (superficies con reflejos, pliegues, materiales variables) aplicamos deep learning, redes neuronales entrenadas con sus envases buenos y malos. Nuestro software Nadir añade la estadística: media, dispersión y campana de Gauss de cada medida para ver si el proceso es estable.
- Anchura y continuidad de la soldadura
- Producto atrapado en el sellado, arrugas y pliegues
- Sellados del fondo y aperturas de envases de cartón
- Alarma por desviación, antes del primer rechazo
- Foto de cada rechazo y aviso al instante a quien usted decida
Cómo lo abordamos
Visión clásica, deep learning o las dos
No todos los sellados se inspeccionan igual. En cada caso estudiamos qué técnica da la fiabilidad que necesita y se lo decimos antes de firmar, también lo que no se puede garantizar.
Defectos difíciles
Para lo que cambia de un envase a otro: pliegues, reflejos, materiales o productos naturales.
El proceso, en números
Histogramas y tendencias de cada medida para saber si la selladora se está desajustando.
Si el sistema que tiene expulsa sellados buenos, la guía de falsos rechazos explica de dónde vienen. Para bandejas, tarrinas y bolsas, vea también la visión artificial para la industria alimentaria.
Sellado del fondo, vigilado por deep learning
Con Nadir detectamos problemas de sellado en el fondo de envases de cartón mediante deep learning, y la estadística del proceso anticipa las desviaciones antes de que se conviertan en defectos.
- Detección
- Deep learning
- Prevención
- Alarma por desviación
Estadística diaria del sellado
El informe que llega cada mañana
Cada día, sin que nadie lo pida, nuestro software manda por correo a calidad y a los jefes de turno el resumen de la soldadura de los envases, vía a vía. Así es el de un día de producción de envases de cartón, con más de 200.000 envases revisados uno a uno.
📊 INFORME POR VÍAS
LÍNEA 00 XX · 12/05/2026
214.737 piezas · 3 NOK
martes, 12/05/2026 · 0,00% de rechazo
La vía 4 es la que más rechaza: 0,00% (2 de 48.410).
| Vía | Piezas | NOK | % rechazo | Media | σ | CV | Cpk | Mín – Máx |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vía 1 | 48.120 | 0 | 0,00% | 4,72 | 1,21 | 25,6% | 3,11 | 0,35 – 12,90 |
| Vía 2 | 48.305 | 0 | 0,00% | 4,31 | 1,08 | 25,1% | 3,61 | 0,42 – 11,20 |
| Vía 3 | 48.262 | 0 | 0,00% | 4,95 | 1,24 | 25,1% | 2,97 | 0,38 – 11,84 |
| Vía 4 | 48.410 | 2 | 0,00% | 5,38 | 1,33 | 24,7% | 2,66 | 0,51 – 12,35 |
Diagnóstico
- Mínimo global
- 0,35
- Máximo global
- 12,90
- Dispersión media
- ±1,22
- 📉 Mejor vía: la 2 — media 4,31, ±1,08, CV 25,1%, Cpk 3,61 (capaz), rechazo 0,00%.
- 📈 Peor vía: la 4 — media 5,38, ±1,33, CV 24,7%, Cpk 2,66 (capaz), rechazo 0,00%.
Las 4 vías se comportan de forma homogénea: dispersión y centrado parecidos, sin ninguna desviación destacable.
Capacidad medida contra los límites — / 16. Cpk ≥ 1,33 capaz · 1,00–1,33 justo · < 1,00 insuficiente.
21.640 piezas sin vía asignada (la máquina arrancaba o el patrón de disparos se perdió): no se atribuyen a ninguna vía.
Distribución de la medida por vía
Medida a lo largo del día
Verde: pieza buena · Rojo: rechazada.
TIVOX Solutions · Mensaje automático de planta, no responder
- 1
Resumen del día
Envases revisados, rechazados y porcentaje de rechazo, en una línea. Lo primero que ve el jefe de turno al abrir el correo.
- 2
La vía que más rechaza
Si un cabezal empieza a fallar más que los demás, sale destacado arriba, con su porcentaje y su recuento.
- 3
Tabla por vías
Cada cabezal de soldadura por separado: media y dispersión (σ) de la medida, coeficiente de variación (CV), mínimo y máximo.
- 4
Cpk: la capacidad del proceso
Compara la dispersión con los límites de tolerancia. Por encima de 1,33 el proceso es capaz; aquí todas las vías están entre 2,6 y 3,6: un sellado muy estable.
- 5
Diagnóstico automático
El sistema compara las vías y lo escribe en claro: la mejor, la peor y si alguna se ha desviado. Sin hojas de cálculo.
- 6
Campana de Gauss por vía
El histograma de cada vía con su curva normal. Si una campana se ensancha o se desplaza, la selladora se está desajustando, aunque todavía no haya rechazos.
- 7
La medida a lo largo del día
Cada punto es un envase. Se ven los arranques, los cambios de turno y las derivas, y en rojo cada rechazo en el momento exacto en que ocurrió.
Cada informe lleva además la foto de los envases rechazados. Destinatarios, hora y frecuencia (por turno, por día o por semana) se ajustan a cada planta.
Preguntas frecuentes
Respuestas a las dudas más habituales
¿Qué es un sistema de inspección de sellado por visión artificial?
Una cámara con su iluminación, colocada en la línea después de la selladora, que mide el sellado de cada envase y lo compara con su receta. Si el sellado está fuera de rango, el envase se rechaza con su foto. Con la estadística del proceso, además, avisa cuando la selladora empieza a desajustarse, antes del primer defecto.
¿Qué detecta una cámara de control de sellado?
La anchura y la continuidad del sellado, el producto atrapado en la soldadura, las arrugas y los pliegues, y los sellados de fondo y las aperturas en envases de cartón. Donde la visión clásica no llega (brillos, pliegues, materiales variables), aplicamos deep learning.
¿En qué se diferencia de abrir envases por muestreo?
El muestreo revisa unos pocos envases cada cierto tiempo, que normalmente se destruyen; lo que pasa entre una muestra y la siguiente no se ve. La cámara revisa el sellado de todos los envases sin tocarlos, y la estadística del proceso avisa cuando la selladora empieza a desajustarse, antes del primer defecto.
¿Qué tipos de envase se pueden inspeccionar?
Envases con soldadura o termosellado, como brik y envases de cartón, bolsas, blísteres o tarrinas, según el caso. En la prueba de viabilidad vemos su envase concreto y le decimos si se puede inspeccionar con fiabilidad.
¿Hace falta deep learning siempre?
No. Si el defecto se puede medir, la visión clásica es más sencilla y estable. El deep learning lo reservamos para lo que la visión clásica no resuelve bien.
¿Cómo avisa antes del defecto?
Nadir registra cada medida y calcula su media y su dispersión. Cuando la tendencia se sale de lo normal salta la alarma, aunque todavía no haya envases rechazados.
¿Qué pasa con los envases rechazados?
Se expulsan de la línea y cada rechazo queda con su foto, hora y motivo, a disposición de calidad y para cualquier auditoría o reclamación.
Prueba de viabilidad en remoto, sin coste
¿Se puede ver su defecto de sellado?
Envíenos muestras buenas y malas. Le decimos qué técnica funciona con su envase y con qué fiabilidad esperable.