AI Evolution offre une vision sans limites pour l'inspection alimentaire IQF

Cet article a été initialement publié dans le magazine Refrigerated & Frozen Foods. Cliquez ici pour accéder à l'article.

Les rappels de produits sont un cauchemar commun à tous les transformateurs alimentaires. Chaque rappel peut coûter des millions de dollars à une entreprise pour localiser et jeter les produits concernés et payer les amendes ou les poursuites judiciaires qui pourraient s'ensuivre. C'est alors que commence le long chemin pour rétablir la confiance des consommateurs dans le produit ou la marque, qui peut prendre des années et nécessiter davantage d'argent grâce à des efforts de relations publiques.

Les produits alimentaires surgelés individuels (IQF) sont particulièrement susceptibles de faire l'objet de rappels de produits causés par des matières étrangères. La complexité de la transformation des aliments IQF, qui commence par la récolte et les déchets des champs qui accompagnent généralement le produit (tiges, racines, roches, etc.) et tout au long des multiples phases de transformation et d'emballage, offre de nombreuses opportunités pour l'entrée de matières étrangères.

Les variations naturelles de l'IQF produisent des produits alimentaires qui compliquent encore davantage la détection des corps étrangers. Le large éventail de formes, de couleurs et de textures d'un emballage de fruits ou de légumes surgelés peut rendre presque impossible la détermination en une fraction de seconde de la présence de bons produits et de matières étrangères, même pour un inspecteur de produits bien formé qui observe la ligne.

Ces dernières années, les entreprises de transformation alimentaire IQF ont déployé de plus en plus d'équipements d'inspection basés sur des images alimentés par des modèles d'intelligence artificielle (IA) pour la détection de matières étrangères. La personnalisation et le faible encombrement nécessaires à ces systèmes en font une option souhaitable pour amplifier les efforts en matière de sécurité alimentaire. Il est tout de même essentiel de comprendre leur fonctionnement et leurs limites.

Sources de matières étrangères dans la transformation des aliments IQF

Il existe une infinité de moyens par lesquels des matières étrangères peuvent s'infiltrer dans la transformation des aliments IQF. Les débris des champs tels que les pierres et les brindilles ou les résidus d'emballage tels que le plastique, le papier, les copeaux de bois et les attaches des caisses constituent tous des dangers courants pour les produits entrants. Les matières étrangères provenant de l'usure des équipements, notamment les copeaux de métal provenant des machines de découpe ou les vis desserrées provenant de systèmes de convoyage usés, constituent également une source courante de matières étrangères.

Bien entendu, l'erreur humaine est une autre source de matières étrangères. Le personnel non formé ou inattentif manipule mal les produits ou ajoute par inadvertance des matériaux à la chaîne sont des phénomènes courants sur les lignes de traitement IQF.

Bien que certaines de ces sources puissent être traitées et corrigées grâce à une formation adéquate des employés, à une meilleure manutention des matériaux et à de meilleurs protocoles de maintenance, le rythme de production et les nombreuses étapes de la transformation des aliments IQF font de la détection des matières étrangères un défi sans fin pour les entreprises.

Le rôle émergent de l'IA dans la sécurité alimentaire

Outre les inspecteurs humains, de nombreuses entreprises de transformation alimentaire IQF utilisent des détecteurs de métaux en ligne et des systèmes à rayons X pour détecter les matières étrangères aux étapes critiques du processus. Les systèmes à rayons X sont bien adaptés pour détecter des objets étrangers denses sur une chaîne de traitement, y compris des matériaux qui peuvent être incorporés dans de bons produits et ne pas être immédiatement visibles. Cependant, les matières étrangères moins denses ou « molles » comme le bois, le papier, le caoutchouc, la mousse et le plastique ne sont généralement pas détectées par les systèmes à rayons X.

L'un des principaux avantages des systèmes de vision alimentés par l'IA est leur capacité à détecter les matières étrangères molles présentes à la surface d'une chaîne de traitement, y compris les objets qui peuvent ressembler à de bons produits. L'IA y parvient en interprétant ce qu'elle voit par rapport aux modèles d'IA, qui sont les critères qu'elle utilise pour trouver et séparer les matières étrangères du bon produit sur la ligne. Si un inspecteur humain peut repérer un matériau particulier sur la ligne, un modèle d'IA peut être entraîné pour détecter ce matériau.

En outre, contrairement aux systèmes de vision traditionnels qui s'appuient sur des mesures basées sur des règles programmées sous forme de tolérances de réussite/échec pour des caractéristiques spécifiques du produit, les systèmes d'IA utilisent l'apprentissage automatique pour identifier les caractéristiques en fonction de la forme, de la texture et d'autres caractéristiques de l'objet. Cette caractéristique unique rend les systèmes de vision IA capables de distinguer les objets étrangers subtils, y compris les variations naturelles des produits. L'IA peut tout identifier, de la tige verte des haricots verts à la peau dure translucide des oignons hachés.

Comment fonctionnent les systèmes d'inspection des matières étrangères alimentés par l'IA

Les systèmes d'inspection par vision basés sur l'IA combinent une ou plusieurs caméras haute résolution avec une interface logicielle pour prendre des images en temps réel des produits à des fins d'analyse par IA. Chaque modèle IA de matière étrangère est créé en montrant au système plusieurs photos de bons produits et des images incluant la matière étrangère ciblée. Grâce à une formation qualifiée, le système d'IA apprend à identifier les matières étrangères et à déclencher une alerte ou à émettre une alarme à l'intention d'un opérateur en cas de présence de matières étrangères. Certaines applications peuvent inclure un système de rejet automatique adapté à un produit spécifique pour retirer le matériau sans arrêter la chaîne de traitement.

L'inspection par IA permet également de détecter des objets denses, mais son efficacité contre les objets traditionnellement difficiles les distingue des détecteurs de rayons X et de métaux. Cependant, les systèmes de vision IA pour la détection de corps étrangers ne peuvent analyser que la surface du produit passant sous sa caméra. Il existe des moyens d'y remédier en utilisant des tables à agiter ou des applications en cascade (par exemple, installer un point de dépôt de caméra dans un système de convoyage pour inspecter les produits en chute libre).

Pour cette raison et d'autres encore, les systèmes de vision par IA ne remplacent pas de manière instantanée les technologies de détection par rayons X et de métaux, mais complètent plutôt leur analyse. Les processeurs IQF combinent ces technologies pour obtenir une protection supérieure contre les matières étrangères.

Une utilisation courante de l'inspection des produits par IA dans la transformation des aliments IQF se produit juste avant la découpe du produit en dés. La capture des matières étrangères à ces étapes permet non seulement d'éviter qu'elles soient découpées en petits morceaux et d'affecter un plus grand nombre de produits, mais elle permet également d'éviter d'endommager l'équipement de traitement.

Un autre point courant pour l'inspection par IA dans les usines IQF est la consommation de produits bruts. Une fois encore, il est essentiel de capturer et d'éliminer les débris des champs étrangers avant les étapes de traitement ultérieures pour protéger l'équipement de traitement et empêcher toute nouvelle contamination du produit lors des étapes de traitement ultérieures.

De nombreux transformateurs utilisent également des technologies d'inspection par IA immédiatement après la congélation, ce qui permet de vérifier la présence de contaminants avant l'emballage et la distribution. Ce qui rend l'IA particulièrement utile pour les environnements IQF, c'est sa capacité à s'adapter aux variations des produits et à s'améliorer au fil du temps. Les opérateurs peuvent réentraîner le système avec un minimum de reprogrammation pour détecter de nouvelles matières étrangères, des variations saisonnières ou des types de produits.

Les systèmes de vision basés sur l'IA s'intègrent également au système MES, au logiciel ERP ou à d'autres outils d'analyse basés sur le cloud d'une installation IQF pour fournir des informations opérationnelles précieuses et améliorer l'efficacité de la ligne. En outre, les systèmes d'inspection basés sur l'IA contribuent à renforcer la traçabilité et la préparation à la conformité. En créant une piste d'audit numérique que les équipes de qualité peuvent utiliser pour rechercher les causes profondes, valider les actions correctives et démontrer la conformité aux agences de réglementation, les processeurs IQF peuvent mieux maîtriser le contrôle des processus et la sécurité alimentaire avec l'aide de l'IA.

Considérations relatives à la planification des systèmes d'inspection par vision artificielle

Bien que l'inspection par vision alimentée par l'IA offre de puissants avantages pour le traitement IQF et la sécurité alimentaire, une mise en œuvre minutieuse est nécessaire. L'une des considérations immédiates est la nécessité de disposer de données d'entraînement de haute qualité sur les modèles d'IA. Ces systèmes s'appuient sur de grands volumes d'images étiquetées avec précision pour que le système d'IA puisse déterminer les différences entre les produits acceptables et les contaminants étrangers. Pour les processeurs IQF proposant une large gamme de produits mixtes, la compilation de suffisamment d'exemples de tous les types de défauts potentiels, en particulier les matériaux rares ou à basse fréquence, est un processus intensif. Le recours à l'assistance d'un expert en formation en IA peut aider à rationaliser cet effort.

Les systèmes d'inspection par IA doivent être soigneusement calibrés au sein de la gamme IQF en évolution rapide. Une détection fiable nécessite certaines modifications des convoyeurs ou de l'équipement de traitement pour obtenir des angles de caméra, des conditions d'éclairage et une répartition du produit optimaux.

Les limites des méthodes traditionnelles de détection des matières étrangères dans le traitement IQF sont de plus en plus apparentes, d'autant plus que les exigences des consommateurs et des réglementations en matière de sécurité alimentaire continuent de croître. Les technologies d'inspection par vision basées sur l'IA constituent une solution convaincante pour répondre à ces exigences, en offrant une détection précise des corps étrangers qui nécessite les vitesses et la flexibilité requises dans les opérations IQF d'aujourd'hui. Capables de détecter un large éventail de contaminants en temps réel et de s'adapter à des types de produits en constante évolution, les systèmes de vision IA aident les processeurs IQF à dépasser le contrôle qualité réactif pour adopter une approche plus prédictive et axée sur les données.

L'inspection par IA n'est plus un concept futuriste : il s'agit d'un outil pratique et éprouvé que plusieurs entreprises de transformation des aliments utilisent aujourd'hui pour améliorer la sécurité alimentaire. Il offre aux entreprises de l'IQF un moyen nouveau et passionnant de prendre des mesures proactives pour des opérations plus innovantes et plus sûres.