Bewältigen Sie 5 Herausforderungen bei der Lebensmittel- und Getränkeinspektion mit Machine Vision

Lebensmittel- und Getränkehersteller haben innovativ gearbeitet und viel Zeit und Ressourcen in die Optimierung von Produktions- und Verpackungsprozessen investiert. Obwohl sich schnell bewegende Linien ein größeres Produktionsvolumen bedeuten, stellen sie auch eine Herausforderung dar. Die Hochgeschwindigkeitsproduktion von Lebensmitteln und Getränken erfordert, dass Mitarbeiter Prozesse überwachen, Linien aktiv überwachen, um Defekte, beschädigte Flaschen oder Verpackungen und Probleme bei der Materialhandhabung zu erkennen – und die Produktion bei Bedarf stoppen.

Inspektoren haben jedoch zu jeder Zeit ein begrenztes Sichtfeld, was bedeutet, dass ein minderwertiges Produkt oder Problem, das die Ausrüstung beschädigen könnte, ihrer Aufmerksamkeit entgehen könnte.

Um die Produktion am Laufen zu halten und eine höhere Qualität zu gewährleisten, setzen Lebensmittel- und Getränkehersteller auf künstliche Intelligenz (KI), um Inspektionssysteme mit maschinellem Sehen zu betreiben. Die Fähigkeit der KI, Muster zu lernen und zu kategorisieren, ermöglicht es der Bildverarbeitungstechnologie, zerbrochene Flaschen, zerrissene Verpackungen und andere Materialhandhabungsprobleme zu erkennen, die die Produktion stoppen und Abfall verursachen können.

Die Vorteile, die KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme der Branche bieten, treiben das Wachstum voran. Grand View-Forschung prognostiziert, dass der Markt für maschinelles Sehen bis 2028 mit einer CAGR von 6,9 Prozent wachsen wird, wobei der Lebensmittel- und Getränkesektor die höchste Akzeptanzrate für maschinelle Bildverarbeitungssysteme darstellt.

Bewältigen Sie die Herausforderungen der Sichtprüfung

Obwohl alle Hersteller mit visuellen Inspektionen konfrontiert sein können, stehen Lebensmittel- und Getränkehersteller vor fünf Herausforderungen, die für ihre Branche einzigartig sind:

  • Erkennung fehlerhafter oder anormaler Produkte, einschließlich der Identifizierung teilweise gefüllter Verpackungen oder Flaschen, beschädigter Verpackungen oder Lebensmittelprodukte, die nicht dem Standard entsprechen – und rechtzeitiger Stopp der Produktion, um Probleme zu beheben.
  • Die Notwendigkeit, visuelle Qualitätsprüfungen mit manuellen Methoden durchzuführen, um beispielsweise Textur, Farbe oder Frische zu bestätigen, sowie Produkte zu zählen oder zu verfolgen.
  • Gewährleistung der Sicherheit am Arbeitsplatz durch Erkennung von Rohstoffen, die auf die Ausrüstung fallen und die Linie blockieren, oder von Fehlbildungen, die zum Ausfall eines nachfolgenden Prozesses führen und eine Gefahr darstellen könnten.
  • Kosten für visuelle Inspektionen, einschließlich Vollzeitmitarbeitern, die während ihrer gesamten Schicht wachsam sein müssen – und Kosten für Ausfallzeiten, Lebensmittelverschwendung und Wartung, wenn sie die Linie nicht sofort stoppen

Die KI-basierte visuelle Inspektion kann es Lebensmittel- und Getränkeherstellern ermöglichen, all diese Herausforderungen zu meistern. Allerdings muss die Lösung speziell für diese Branche ausgelegt sein.

Da sich ihre Inspektionsherausforderungen von denen anderer Hersteller unterscheiden, wird eine allgemeine visuelle Inspektionslösung nicht den Anforderungen von Lebensmitteln und Getränken gerecht. Herkömmliche Bildverarbeitungsanwendungen stützen sich beispielsweise häufig auf regelbasierte Inspektionen, aber ein KI-System für einen Lebensmittel- oder Getränkehersteller muss darauf trainiert werden, nicht standardmäßige Muster zu erkennen, die für Maschinen schwieriger zu erkennen sind.

Darüber hinaus ist die Umgebung einer Lebensmittel- oder Getränkefabrik oft heißer und feuchter als andere Herstellungsarten, und die Vorschriften für Sauberkeit und Hygiene sind strenger. Die für das maschinelle Bildverarbeitungssystem verwendete Hardware muss Standards erfüllen und dem Einsatz in rauer Umgebung standhalten.

Es ist auch wichtig, dass das visuelle Inspektionssystem in Echtzeit erkennen und Warnungen ausgeben kann, wenn Produkte mit hoher Geschwindigkeit vorbeifahren. Darüber hinaus müssen die Daten, die das System sammelt und generiert, auch in Steuerungs-, Datenverwaltungs- und Protokollierungssysteme oder andere Prozesse integriert werden.

So vereinfachen Sie KI-Bereitstellungen für die visuelle Qualitätsprüfung

Die beste Strategie für das Hinzufügen eines KI-basierten visuellen Inspektionssystems besteht darin, es mit vorhandenen Systemen einzusetzen, anstatt in den Austausch von Geräten zu investieren. Dieser Plan spart nicht nur die Kosten für neue Hardware und Maschinen, sondern auch die Kosten für die Umschulung von Mitarbeitern auf eine neue Technologie und Benutzeroberfläche.

Lebensmittel- und Getränkehersteller müssen auch die Kosten für das Training des Algorithmus für das visuelle Inspektionssystem berücksichtigen, die je nach Komplexität und potenzieller Vielfalt der zu inspizierenden Produkte variieren können, und dürfen bei dieser wichtigen Komponente des Systems keine Abstriche machen.

Wenn Lebensmittel- oder Getränkehersteller das richtige Gleichgewicht finden und KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme für ihre Betriebe einsetzen, können sie Vorteile und ROI erwarten, darunter:

  • Inspektion und Erkennung mit der Geschwindigkeit der Linie, die die Fähigkeiten menschlicher Inspektoren übertrifft
  • Automatisierte Sichtprüfung und verringerte Arbeitskosten
  • Weniger menschliche Fehler und Verschwendung
  • Schnellere Entscheidungsfindung und größere Genauigkeit
  • Kontinuierliche Verbesserung und Implementierung ohne Ausfallzeiten

Eine Edge-KI-Lösung für die visuelle Inspektion von Lebensmitteln und Getränken

Softwareanbieter, um es Ihren Lebensmittel- oder Produktionsbetrieben zu erleichtern, die Vorteile der KI-basierten visuellen Inspektion zu nutzen ANSCENTER hat sich mit ADLINK zusammengetan, um eine visuelle Qualitätsprüflösung für die Lebensmittel- und Getränkeindustrie zu entwickeln.

Die End-to-End-Computer-Vision-Lösung von ANSCENTER und ADLINK erleichtert die Einrichtung eines Machine-Vision-Inspektionssystems nach Bedarf und erfüllt gleichzeitig die Anforderungen an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Sicherheit.

Das System, das die verwendet ADLINK NEON AI Smart-Kamera und ANSCENTER ANSVIS Video Analytics vereinen Expertise in Softwareentwicklung, Hardware und KI-Technologie mit Schwerpunkt auf Videomanagement. Das System ermöglicht Ihnen:

  • Entwerfen Sie Deep-Learning-Modelle mit den Plattformen für grafisches maschinelles Lernen und Deep Learning von ANSCENTER, mit denen Sie selbst komplexe Computer-Vision-Aufgaben lösen können
  • Verwalten, implementieren, aktualisieren oder schalten Sie KI-Modelle ein Intelligente NEON-Kameras während der gesamten Produktion mit ANS Video Intelligent System (ANSVIS) installiert
  • Empfangen Sie Warnungen oder senden Sie Steuersignale über verschiedene Triggertypen an Videomanagementsysteme (VMS) und Automatisierungssteuerungssysteme, wenn das System ein anormales Ereignis erkennt
  • Verwalten und skalieren Sie das System einfach und begrenzen Sie die Notwendigkeit von Vor-Ort-Besuchen.

Um mehr über die Bereitstellung einer Lösung zu erfahren, die Ihnen hilft, Produktqualität, Produktivität und Sicherheit zu verbessern, Laden Sie den Anwendungsfall herunter.

Claire Yu
Claire Yu

Account Sales Manager bei ADLINK Technology

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