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機器視覺設備廣泛應用于食物出產行業

2019-07-22

到2018年末,美國食物和飲料職業將出產足夠的產品,以發明162億美元的收入。從長遠來看,這個數字僅次于于中國

要使美國龐大的食物和飲料職業平穩作業,需要雜亂的加工、出產、包裝和分銷環節。事情并不總是按計劃進行,出產商或許會發現自己面臨產品召回、食源性疾病迸發,乃至呈現顧客投訴等。工業4.0供給了一個智能和有效的辦法,在機器視覺的協助下,能夠確保高水平的食物查驗和契合食物安全規范。

機器視覺界說

機器視覺設備直到近來才被認為是一種廣泛應用于食物出產行業的東西,實際上,機器視覺在20世紀80年代就首次被用于食物質量檢測。這些前期的機器視覺的迭代只是由一個拍照的照相機組成,用來檢查松餅出產線,以確保超大的產品不會進入機器。雖然這個進程很粗糙,但它被證明是有效的。

今日的機器視覺體系要雜亂得多。主動成像協會(AIA)將機器視覺分類為硬件和圖畫分析軟件的彼此組合,經過捕獲圖畫來協助設備作業。當今的機器視覺體系一般都有或多或少雜亂的人工智能,它能夠分析模式,并從其視野內的物體中提取數據。然后將取得的數據與從體系數據庫中提取的任何現有數據進行比較——該數據庫由人工辦理,而不是主動化。一旦檢查了數據,體系就會得出關于所捕獲項意圖結論。

整個進程,從開端到結束,只需要不到一秒鐘??墒?,在這么短的時間內,體系收集了大量關于該項意圖有用信息。關于食物的顏色、成熟度、變質程度和內部溫度的數據是一眨眼的功夫就能得到的。乃至有或許取得人類眼睛無法探測到的信息,比如機器視覺經過運用不同的波長分析食物中的內部成分。也能夠用于包裝缺點檢測,防止材料糟蹋,貼錯標簽和貴重的食物召回。

食物召回

食物查驗,老板雜志根據美國食物藥品辦理局和美國農業部食物安全查驗局的數據,2017年有456起食物召回事件。其間包括同一產品的屢次食物安全違規/召回。未申報的食物過敏原(特別是在乳制品中)是召回的重要原因。李斯特菌是召回的第二大常見原因,一般影響受歡迎的早餐食物。還有24次以沙門氏菌為根底的召回,以及240萬磅即食面包屑雞肉產品含有未申報的牛奶含量,使乳制品過敏的人處于風險之中。

雖然召回總數較2015年和2016年有所下降,但召回仍是食物出產中的一個主要問題。事實上,作為一個職業,雖然機器視覺運用的添加能夠顯著進步健康和安全規范,但在使用主動化方面,食物出產遠遠落后于其他出產線職業。

機器視覺體系

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