Les éléments constitutifs d'une inspection assistée par l'IA commencent en ligne
L'article « Des solutions d'inspection par vision couplées à des outils basés sur l'IA améliorent la sécurité alimentaire » traite de l'intégration de systèmes d'inspection par vision avancés à l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la sécurité alimentaire dans la transformation de la viande et de la volaille, en commençant par les tests en ligne. Ces systèmes améliorés par l'IA, tels que l'imagerie hyperspectrale et les algorithmes d'apprentissage profond, peuvent détecter les contaminants et les défauts avec plus de précision que les méthodes traditionnelles. En automatisant les processus d'inspection, les producteurs peuvent atteindre une plus grande cohérence, réduire les erreurs humaines et améliorer la qualité globale des produits. L'adoption de ces technologies permet de remédier à la pénurie de main-d'œuvre et de répondre à des normes réglementaires de plus en plus strictes, faisant de l'inspection par vision pilotée par l'IA un élément essentiel des protocoles modernes de sécurité alimentaire.
Cet article a été initialement publié par Fournisseur national.
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Qu'il s'agisse de découpes de viande crue ou d'aliments finis, de nombreux transformateurs de viande et de volaille s'appuient sur des contrôles de routine de la qualité des échantillons de produits pour surveiller et contrôler la qualité de leurs produits. Ce processus clé devient encore plus critique à mesure que les processeurs adaptent leurs opérations pour gérer des débits plus élevés et que l'automatisation réduit la présence humaine sur les chaînes de traitement.
Lors d'un contrôle de qualité typique d'un échantillon, l'inspecteur qualité retire les produits de la gamme, mesure les dimensions du produit à l'aide de pieds à coulisse, évalue la couleur, la texture, les marbrures et d'autres caractéristiques visuelles, pèse le produit et enregistre enfin les données. Avec la production à haut débit d'aujourd'hui, ce processus fastidieux peut affecter de grandes quantités de produits avant que l'opérateur ne remarque le problème. Cela entraîne des étapes de retraitement coûteuses qui peuvent paralyser les installations de production et suspendre les expéditions.
De plus, que se passe-t-il entre les contrôles d'échantillons lorsque personne n'observe le produit ? Des contaminants étrangers peuvent apparaître en un instant et à tout moment. Nombre de ces contaminants, tels que le bois, les plastiques et les objets à faible densité, peuvent passer inaperçus grâce aux technologies actuelles de détection de matières étrangères, telles que les détecteurs à rayons X et les détecteurs de métaux.
Le maintien et l'amélioration de la qualité des aliments sont essentiels pour faire respecter les normes de la marque et protéger et satisfaire les consommateurs. Cependant, comme l'ont constaté de nombreuses entreprises de transformation des aliments, les techniques d'échantillonnage traditionnelles peuvent ne pas répondre aux exigences modernes. De nombreux transformateurs se tournent vers des solutions d'inspection automatisées pour résoudre ce problème, et ces outils sont souvent mis en œuvre avec succès en quelques étapes simples.
Étape 1 : améliorer l'efficacité des contrôles manuels des produits grâce à une technologie objective
Les processus humains sont intrinsèquement subjectifs, et les contrôles de qualité de routine des produits ne font pas exception. Chaque étape du processus d'échantillonnage de qualité est sujette à des erreurs humaines, ce qui peut avoir un impact sur les résultats enregistrés. Des facteurs tels que les points entre lesquels un inspecteur décide de mesurer, la force avec laquelle il enfonce les étriers dans le produit et même la manière dont il manipule et place le produit pour la mesure peuvent avoir un impact notable sur les résultats. Même l'enregistrement de routine des résultats de mesure peut être sujet à des fautes de frappe et à d'autres erreurs susceptibles de contaminer les données collectées.
De nombreuses entreprises de transformation de la viande qui souhaitent renforcer les contrôles de qualité manuels ont résolu ces problèmes en utilisant des systèmes de mesure par vision de table abordables en ligne. Ces produits extraient des mesures à partir d'images 2D et 3D haute résolution pour évaluer la taille, la forme, la couleur, les marbrures, la texture et d'autres attributs du produit. Les utilisateurs peuvent personnaliser les tolérances et les besoins de mesure pour chaque produit unique. Certains systèmes incluent également des applications permettant de prédire le poids d'un produit avec une grande précision, éliminant ainsi le besoin de balances. Toutes les mesures sont capturées instantanément en un seul passage, ce qui élimine les erreurs subjectives liées aux mesures et accélère considérablement le processus.
Les systèmes de mesure par vision de paillasse permettent également aux équipes de qualité de mesurer les produits plus rapidement, ce qui signifie que les opérateurs peuvent collecter davantage de données pour mieux représenter le processus de production. En fait, un important producteur de volaille des États-Unis a amélioré son taux moyen d'inspection des poitrines de poulet d'environ 450 à 1 700 par mois, soit une augmentation de près de 380 %. Cette taille d'échantillon accrue fournit les données nécessaires pour surveiller efficacement les modifications du processus de production et y réagir rapidement.
Étape 2 : Intégrer les informations en ligne dans les processus en ligne
Les succès de certaines entreprises en matière de systèmes de vision de table ont jeté les bases d'un système en ligne entièrement intégré. Ce succès est dû au fait que les spécifications de mesure créées pour le système de table peuvent être transférées à la chaîne de production, où les systèmes d'inspection par vision en ligne permettent une inspection à pleine vitesse de tous les produits de la chaîne de production. Ces systèmes incluent souvent la possibilité d'analyser la surface inférieure du produit. Grâce à l'inspection en ligne, les entreprises peuvent inspecter 100 % des produits sans aucune interaction humaine.
Si le système détecte un défaut, des systèmes de rejet optionnels tels que des jets d'air ou des palettes peuvent automatiquement retirer le produit non conforme aux spécifications sans arrêter le flux du processus. Le système collecte toutes ces données de qualité dans des rapports de tendances afin de permettre une prise de décision basée sur les données au niveau de la chaîne, de l'usine et de l'entreprise.
Cependant, l'inspection de la qualité ne représente qu'une partie de la valeur globale d'un système de vision en ligne. De nombreux clients, en particulier les groupes mondiaux de restauration rapide, ont commencé à faire pression sur leurs fournisseurs pour qu'ils adoptent des programmes de sécurité alimentaire de nouvelle génération, notamment ceux liés à la réduction des incidents liés aux matières étrangères.
Étape 3 : Renforcer la sécurité alimentaire grâce à des applications d'inspection basées sur l'IA
Les récents progrès de l'intelligence artificielle ont amélioré les capacités de détection des systèmes d'inspection par vision en ligne, qui dépassent souvent celles des inspecteurs humains. Les technologies d'inspection par vision alimentées par l'IA, équipées de caméras haute résolution des surfaces supérieure et inférieure, d'un éclairage avancé et de capacités d'apprentissage automatique, sont parfaitement adaptées à la détection d'objets tels que les feuilles, les films, le papier, etc. La capacité de détecter bon nombre de ces contaminants de faible densité fait de ces systèmes un excellent complément aux systèmes de contrôle existants basés sur des détecteurs de rayons X et de métaux.
Les nouvelles fonctionnalités d'imagerie hyperspectrale pour les systèmes de vision en ligne offrent des moyens d'analyser les propriétés de composition telles que la teneur en humidité et en huile sur les surfaces des produits. Ces nouvelles capacités d'inspection par vision permettent une détection encore plus avancée des corps étrangers et des anomalies. Les applications d'inspection par vision alimentées par l'IA continuent de placer la barre plus haut en matière de sécurité alimentaire et de contrôle des processus, en particulier lorsqu'elles sont associées à des détecteurs de rayons X et de métaux pour fournir une protection optimale. Ces investissements peuvent contribuer dans une large mesure à satisfaire les demandes des clients et à éviter des rappels potentiellement coûteux.
Rythmez et planifiez votre approche
Les technologies d'inspection par vision peuvent sembler intimidantes au premier abord. Néanmoins, bon nombre de ces systèmes sont conçus pour être facilement intégrés aux processus existants du site et peuvent être adoptés avec un minimum d'efforts ou de risques. Les avantages offerts par ces systèmes sont importants. Ils peuvent rationaliser et améliorer l'efficacité des programmes de qualité et de sécurité des transformateurs de viande et fournir aux transformateurs des aliments la voie à suivre pour répondre aux exigences modernes. La gamme actuelle de solutions d'inspection par vision et les nouveaux outils basés sur l'IA qui améliorent les capacités et simplifient la configuration facilitent plus que jamais l'adoption de ces outils et peuvent apporter une valeur immédiate aux organisations.
