用机器视觉克服 5 个食品和饮料检测挑战

食品和饮料制造商进行了创新,并投入了大量时间和资源来优化生产和包装流程。虽然快速移动的生产线意味着更大的产量,但它们也带来了挑战。高速食品和饮料生产需要员工监督流程,积极监控生产线以识别缺陷、损坏的瓶子或包装以及材料处理问题,并在必要时停止生产。

但是,检查员在任何特定时间的视野都是有限的,这意味着可能损坏设备的劣质产品或问题可能会逃脱他们的注意。

为了保持生产运行并确保更高的质量,食品和饮料制造商正在转向人工智能 (AI) 为机器视觉检测系统提供动力。人工智能学习和分类模式的能力使机器视觉技术能够检测到破损的瓶子、破损的包装和其他可能导致生产停止和产生浪费的材料处理问题。

人工智能驱动的机器视觉系统为行业带来的好处正在推动增长。 大观研究 预测到 2028 年机器视觉市场将以 6.9% 的复合年增长率增长,其中食品和饮料行业的机器视觉系统采用率最高。

克服视觉检查挑战

尽管所有制造商都可能面临目视检查的挑战,但食品和饮料制造商面临着其行业独有的五个挑战:

  • 检测有缺陷或异常的产品,包括识别未装满的包装或瓶子、损坏的包装或不符合标准的食品,并及时停止生产以解决问题。
  • 需要通过手动方法进行视觉质量检查,以确认例如质地、颜色或新鲜度,以及计数或跟踪产品。
  • 通过检测掉落到设备上并堵塞生产线或可能导致后续过程失败并造成危险的畸形的原材料来确保工作场所的安全。
  • 目视检查的成本,包括全职员工对整个班次保持警惕——以及停机、食物浪费和维护成本,如果他们不立即停止生产线

基于人工智能的视觉检测可以使食品和饮料制造商克服所有这些挑战。但是,该解决方案必须专为该行业而设计。

由于他们的检测挑战与其他制造商不同,通用的视觉检测解决方案无法满足食品和饮料的需求。例如,传统的机器视觉应用程序通常依赖于基于规则的检测,但食品或饮料制造商的 AI 系统必须经过训练以识别非标准模式,而这些模式对于机器来说更难检测。

此外,食品或饮料厂的环境通常比其他类型的制造厂更加炎热和潮湿,清洁度和卫生规定更加严格。用于机器视觉检测系统的硬件必须能够满足标准并能承受在恶劣环境中的使用。

当产品高速经过时,视觉检测系统可以实时执行检测并发出警报也很重要。此外,系统收集和生成的数据还必须与控制、数据管理和日志系统或其他过程集成。

如何简化用于质量视觉检查的 AI 部署

添加基于 AI 的视觉检测系统的最佳策略是将其与现有系统一起部署,而不是投资更换设备。该计划不仅节省了新硬件和机器的成本,还节省了对员工进行新技术和用户界面再培训的成本。

食品和饮料制造商还需要考虑为视觉检测系统训练算法的成本,这可能会随着将要检测的产品的复杂性和潜在多样性而变化,而不是在系统的这一重要组件上偷工减料。

当食品或饮料制造商实现适当的平衡并为其运营部署 AI 驱动的机器视觉系统时,他们可以获得收益和投资回报率,包括:

  • 以线的速度进行检查和检测,超过人类检查员的能力
  • 自动视觉检查和降低劳动力成本
  • 减少人为错误和浪费
  • 更快的决策和更高的准确性
  • 持续改进和实施,无需停机

用于食品和饮料视觉检测的边缘 AI 解决方案

为了让您的食品或制造业务更容易获得基于 AI 的视觉检测的优势,软件提供商 祖先中心 与凌华科技合作,为食品和饮料行业打造视觉质量检测解决方案。

ANSCENTER 和凌华科技的端到端计算机视觉解决方案有助于按需设置机器视觉检测系统,同时满足速度、准确性、安全性和安保要求。

该系统,它使用 凌华NEON AI智能相机 和 ANSCENTER ANSVIS 视频分析,汇集了软件开发、硬件和人工智能技术方面的专业知识,专注于视频管理。该系统使您能够:

  • 使用 ANSCENTER 的图形机器学习和深度学习平台设计深度学习模型,让您能够实现甚至复杂的计算机视觉任务
  • 管理、部署、更新或切换 AI 模型 NEON 智能相机 使用 ANS 视频智能系统 (ANSVIS) 在整个制作过程中安装
  • 当系统检测到异常事件时,通过各种触发类型接收警报或向视频管理系统 (VMS) 和自动化控制系统发送控制信号
  • 轻松管理和扩展系统并限制现场访问的需求。

要了解有关部署有助于提高产品质量、生产力和安全性的解决方案的更多信息, 下载用例.

于克莱尔
于克莱尔

凌华科技客户销售经理

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