用機器視覺克服 5 個食品和飲料檢測挑戰

食品和飲料製造商進行了創新,並投入了大量時間和資源來優化生產和包裝流程。雖然快速移動的生產線意味著更大的產量,但它們也帶來了挑戰。高速食品和飲料生產需要員工監督流程,積極監控生產線以識別缺陷、損壞的瓶子或包裝以及材料處理問題,並在必要時停止生產。

但是,檢查員在任何特定時間的視野都是有限的,這意味著可能損壞設備的劣質產品或問題可能會逃脫他們的注意。

為了保持生產運行並確保更高的質量,食品和飲料製造商正在轉向人工智能 (AI) 為機器視覺檢測系統提供動力。人工智能學習和分類模式的能力使機器視覺技術能夠檢測到破損的瓶子、破損的包裝和其他可能導致生產停止和產生浪費的材料處理問題。

人工智能驅動的機器視覺系統為行業帶來的好處正在推動增長。 大觀研究 預測到 2028 年機器視覺市場將以 6.9% 的複合年增長率增長,其中食品和飲料行業的機器視覺系統採用率最高。

克服視覺檢查挑戰

儘管所有製造商都可能面臨目視檢查的挑戰,但食品和飲料製造商面臨著其行業獨有的五個挑戰:

  • 檢測有缺陷或異常的產品,包括識別未裝滿的包裝或瓶子、損壞的包裝或不符合標準的食品,並及時停止生產以解決問題。
  • 需要通過手動方法進行視覺質量檢查,以確認例如質地、顏色或新鮮度,以及計數或跟踪產品。
  • 通過檢測落到設備上並堵塞生產線或可能導致後續過程失敗並造成危險的畸形的原材料來確保工作場所的安全。
  • 目視檢查的成本,包括全職員工對整個班次保持警惕——以及停機時間、食物浪費和不立即停止生產線時的維護成本

基於人工智能的視覺檢測可以使食品和飲料製造商克服所有這些挑戰。但是,該解決方案必須專為該行業而設計。

由於他們的檢測挑戰與其他製造商不同,通用的視覺檢測解決方案無法滿足食品和飲料的需求。例如,傳統的機器視覺應用程序通常依賴於基於規則的檢測,但食品或飲料製造商的 AI 系統必須經過訓練以識別非標準模式,而這些模式對於機器來說更難檢測。

此外,食品或飲料廠的環境通常比其他類型的製造廠更加炎熱和潮濕,清潔度和衛生規定更加嚴格。用於機器視覺檢測系統的硬件必須能夠滿足標準並能承受在惡劣環境中的使用。

當產品高速通過時,視覺檢測系統可以實時執行檢測和發出警報也很重要。此外,系統收集和生成的數據還必須與控制、數據管理和日誌系統或其他過程集成。

如何簡化用於質量視覺檢查的 AI 部署

添加基於 AI 的視覺檢測系統的最佳策略是將其與現有系統一起部署,而不是投資更換設備。該計劃不僅節省了新硬件和機器的成本,還節省了對員工進行新技術和用戶界面再培訓的成本。

食品和飲料製造商還需要考慮為視覺檢測系統訓練算法的成本,這可能會隨著將要檢測的產品的複雜性和潛在多樣性而變化,而不是在系統的這一重要組件上偷工減料。

當食品或飲料製造商實現適當的平衡並為其運營部署 AI 驅動的機器視覺系統時,他們可以獲得收益和投資回報率,包括:

  • 以線的速度進行檢查和檢測,超過人類檢查員的能力
  • 自動視覺檢查和降低勞動力成本
  • 減少人為錯誤和浪費
  • 更快的決策和更高的準確性
  • 持續改進和實施,無需停機

用於食品和飲料視覺檢測的邊緣 AI 解決方案

為了讓您的食品或製造業務更容易獲得基於人工智能的視覺檢測的優勢,軟件提供商 祖先中心 與凌華科技合作,為食品和飲料行業打造視覺質量檢測解決方案。

ANSCENTER 和凌華科技的端到端計算機視覺解決方案有助於按需設置機器視覺檢測系統,同時滿足速度、準確性、安全性和安保要求。

該系統,它使用 凌華NEON AI智能相機 和 ANSCENTER ANSVIS 視頻分析,匯集了軟件開發、硬件和人工智能技術方面的專業知識,專注於視頻管理。該系統使您能夠:

  • 使用 ANSCENTER 的圖形機器學習和深度學習平台設計深度學習模型,讓您能夠實現甚至複雜的計算機視覺任務
  • 管理、部署、更新或切換 AI 模型 NEON 智能相機 使用 ANS 視頻智能係統 (ANSVIS) 在整個製作過程中安裝
  • 當系統檢測到異常事件時,通過各種觸發類型接收警報或向視頻管理系統 (VMS) 和自動化控制系統發送控制信號
  • 輕鬆管理和擴展系統並限制現場訪問的需求。

要了解有關部署有助於提高產品質量、生產力和安全性的解決方案的更多信息, 下載用例.

於克萊爾
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凌華科技客戶銷售經理

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