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机器视觉设备广泛应用于食物出产行业

2019-07-22

到2018年末,美国食物和饮料职业将出产足够的产品,以发明162亿美元的收入。从长远来看,这个数字仅次于于中国

要使美国庞大的食物和饮料职业平稳作业,需要杂乱的加工、出产、包装和分销环节。事情并不总是按计划进行,出产商或许会发现自己面临产品召回、食源性疾病迸发,乃至呈现顾客投诉等。工业4.0供给了一个智能和有效的办法,在机器视觉的协助下,能够确保高水平的食物查验和契合食物安全规范。

机器视觉界说

机器视觉设备直到近来才被认为是一种广泛应用于食物出产行业的东西,实际上,机器视觉在20世纪80年代就首次被用于食物质量检测。这些前期的机器视觉的迭代只是由一个拍照的照相机组成,用来检查松饼出产线,以确保超大的产品不会进入机器。虽然这个进程很粗糙,但它被证明是有效的。

今日的机器视觉体系要杂乱得多。主动成像协会(AIA)将机器视觉分类为硬件和图画分析软件的彼此组合,经过捕获图画来协助设备作业。当今的机器视觉体系一般都有或多或少杂乱的人工智能,它能够分析模式,并从其视野内的物体中提取数据。然后将取得的数据与从体系数据库中提取的任何现有数据进行比较——该数据库由人工办理,而不是主动化。一旦检查了数据,体系就会得出关于所捕获项意图结论。

整个进程,从开端到结束,只需要不到一秒钟。可是,在这么短的时间内,体系收集了大量关于该项意图有用信息。关于食物的颜色、成熟度、变质程度和内部温度的数据是一眨眼的功夫就能得到的。乃至有或许取得人类眼睛无法探测到的信息,比如机器视觉经过运用不同的波长分析食物中的内部成分。也能够用于包装缺点检测,防止材料糟蹋,贴错标签和贵重的食物召回。

食物召回

食物查验,老板杂志根据美国食物药品办理局和美国农业部食物安全查验局的数据,2017年有456起食物召回事件。其间包括同一产品的屡次食物安全违规/召回。未申报的食物过敏原(特别是在乳制品中)是召回的重要原因。李斯特菌是召回的第二大常见原因,一般影响受欢迎的早餐食物。还有24次以沙门氏菌为根底的召回,以及240万磅即食面包屑鸡肉产品含有未申报的牛奶含量,使乳制品过敏的人处于风险之中。

虽然召回总数较2015年和2016年有所下降,但召回仍是食物出产中的一个主要问题。事实上,作为一个职业,虽然机器视觉运用的添加能够显着进步健康和安全规范,但在使用主动化方面,食物出产远远落后于其他出产线职业。

机器视觉体系

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