AI Evolution zapewnia wizję bez ograniczeń dla kontroli żywności IQF

Ten artykuł pierwotnie ukazał się w magazynie Refrigerated & Frozen Foods. Kliknij tutaj aby uzyskać dostęp do artykułu.

Wycofanie produktów to wspólny koszmar, którym dzielą wszyscy przetwórcy żywności. Każde wycofanie może kosztować firmę miliony dolarów, aby zlokalizować i odrzucić produkty, których dotyczy problem, oraz zapłacić wszelkie grzywny lub kroki prawne, które mogą nastąpić. Następnie rozpoczyna się długa podróż do przywrócenia zaufania konsumentów do produktu lub marki, która może zająć lata i wymagać więcej pieniędzy dzięki działaniom public relations.

Poszczególne szybko mrożone produkty spożywcze (IQF) są szczególnie podatne na wycofywanie produktów spowodowane przez materiały obce. Złożoność przetwarzania żywności IQF, począwszy od zbioru i odpadów polowych, które zwykle przemieszczają się wraz z produktem (łodygi, korzenie, skały itp.), a także w wielu fazach przetwarzania i pakowania, stwarza duże możliwości wejścia materiałów obcych.

Naturalne różnice w IQF powodują, że produkty spożywcze dodatkowo komplikują wykrywanie materiałów obcych. Szeroka gama kształtów, kolorów i faktur w opakowaniu mrożonych owoców lub warzyw może sprawić, że określenie dobrych produktów i obcych materiałów w ułamku sekundy jest prawie niemożliwe nawet dla dobrze wyszkolonego inspektora produktu obserwującego linię.

W ostatnich latach nastąpił wzrost liczby firm przetwórstwa spożywczego IQF, które wdrażają sprzęt inspekcyjny oparty na obrazach zasilany modelami sztucznej inteligencji (AI) do wykrywanie materiałów obcych. Możliwość dostosowywania i niewielki rozmiar potrzebny dla tych systemów sprawiają, że są one pożądaną opcją zwiększenia wysiłków w zakresie bezpieczeństwa żywności. Mimo to ważne jest, aby zrozumieć, jak działają i ich ograniczenia.

Źródła materiałów obcych w przetwarzaniu żywności IQF

Istnieje naprawdę nieskończona liczba sposobów, w jakie obce materiały mogą przenikać do przetwarzania żywności IQF. Resztki polowe, takie jak kamienie i gałązki, lub pozostałości opakowań, takie jak plastik, papier, zrębki drzewne i krawaty ze skrzyń, stanowią powszechne zagrożenia dla przychodzących produktów. Powszechnym źródłem obcych materiałów są również materiały obce spowodowane zużyciem sprzętu, w tym wióry metalowe z maszyn tnących lub luźne śruby ze zużytych systemów przenośników.

Oczywiście błąd ludzki jest kolejnym źródłem obcego materiału. Niewyszkolony lub nieuważny personel niewłaściwie obchodzący się z produktami lub nieumyślne dodawanie materiałów do linii to częste zdarzenia na liniach przetwarzania IQF.

Chociaż niektóre z tych źródeł można rozwiązać i skorygować za pomocą odpowiedniego szkolenia pracowników, ulepszonej obsługi materiałów i lepszych protokołów konserwacji, tempo produkcji i wiele etapów w przetwarzaniu żywności IQF sprawiają, że wykrywanie materiałów obcych jest niekończącą się walką dla firm.

Pojawiająca się rola sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie żywności

Poza inspektorami ludzkimi wiele firm zajmujących się przetwórstwem żywności IQF korzysta z detektorów metali w linii i systemów rentgenowskich do wyszukiwania obcych materiałów na krytycznych etapach procesu. Systemy rentgenowskie doskonale nadają się do wykrywania gęstych ciał obcych na linii przetwarzania, w tym materiałów, które mogą być osadzone w dobrych produktach i nie są natychmiast widoczne. Jednak mniej gęste lub „miękkie” obce materiały, takie jak drewno, papier, guma, pianka i plastik, zwykle pozostają niewykryte przez systemy rentgenowskie.

Jedną z głównych zalet systemów wizyjnych opartych na sztucznej inteligencji jest ich zdolność do wykrywania miękkich obcych materiałów z powierzchni linii przetwarzania, w tym obiektów, które mogą wyglądać podobnie do dobrych produktów. Sztuczna inteligencja osiąga to, interpretując to, co widzi w stosunku do modeli sztucznej inteligencji, które są kryteriami, których używa, aby znaleźć i oddzielić obcy materiał od dobrego produktu na linii. Jeśli ludzki inspektor może wykryć określony materiał na linii, wówczas model sztucznej inteligencji może zostać przeszkolony w celu wykrycia tego materiału.

Ponadto, w przeciwieństwie do tradycyjnych systemów wizyjnych, które opierają się na pomiarach opartych na regułach zaprogramowanych jako tolerancje przejścia/awarii dla określonych cech produktu, systemy sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe do identyfikacji cech na podstawie kształtu, tekstury i innych cech obiektu. Ta wyjątkowa cecha sprawia, że systemy wizyjne AI są zdolne do rozróżniania subtelnych ciał obcych, w tym naturalnych odmian produktów. AI może zidentyfikować wszystko, od zielonej łodygi w zielonej fasolce po półprzezroczyste twarde skórki w posiekanej cebuli.

Jak działają systemy kontroli materiałów obcych zasilane sztuczną inteligencją

Systemy kontroli wizyjnej oparte na sztucznej inteligencji łączą jedną lub wiele kamer o wysokiej rozdzielczości z interfejsem oprogramowania do robienia zdjęć produktów w czasie rzeczywistym do analizy sztucznej inteligencji. Każdy model sztucznej inteligencji materiałów obcych jest tworzony poprzez pokazanie systemowi kilku zdjęć dobrych produktów i obrazów, które zawierają docelowy materiał obcy. Dzięki wykwalifikowanym szkoleniom system sztucznej inteligencji uczy się identyfikować obce materiały i wywołać alarm lub alarmować operatora o obecności obcych materiałów. Niektóre aplikacje mogą obejmować zautomatyzowany system odrzucania dostosowany do konkretnego produktu w celu usunięcia materiału bez zatrzymywania linii przetwarzania.

Kontrola AI może również wykryć gęste obiekty, ale ich skuteczność w stosunku do tradycyjnie wymagających obiektów oddziela je od rentgenowskich i wykrywaczy metali. Jednak systemy wizyjne AI do wykrywanie materiałów obcych mogą analizować tylko powierzchnię produktu przechodzącą pod jego kamerą. Istnieją sposoby, aby to dostosować za pomocą stołów wytrząsarkowych lub aplikacji wodospadowych (np. instalowanie punktu zrzutu kamery w systemie przenośnika w celu sprawdzenia swobodnie spadających produktów).

Z tego i innych powodów systemy wizyjne AI nie zastępują technologii rentgenowskich i wykrywaczy metali, ale uzupełniają ich analizę. Procesory IQF łączą te technologie, aby uzyskać doskonałą ochronę przed materiałami obcymi.

Jedno z powszechnych zastosowań kontroli produktów AI w przetwórstwie żywności IQF ma miejsce tuż przed pokrojeniem produktu w kostkę. Wychwytywanie obcych materiałów na tych etapach nie tylko zapobiega ich cięciu na mniejsze kawałki i wpływaniu na większą liczbę produktów, ale także pomaga uniknąć potencjalnego uszkodzenia sprzętu przetwarzającego.

Innym powszechnym miejscem kontroli sztucznej inteligencji w zakładach IQF jest spożycie surowców. Po raz kolejny wychwytywanie i eliminowanie zanieczyszczeń z pola obcego przed późniejszymi etapami przetwarzania jest niezbędne do ochrony sprzętu przetwórczego i zapewnienia przed dalszym zanieczyszczeniem produktu na późniejszych etapach przetwarzania.

Wiele procesorów wykorzystuje również technologie kontroli sztucznej inteligencji natychmiast po zamrożeniu, zapewniając ostateczną kontrolę zanieczyszczeń przed pakowaniem i dystrybucją. To, co sprawia, że sztuczna inteligencja jest szczególnie cenna dla środowisk IQF, jest jej zdolność do dostosowywania się do odmian produktów i poprawy w czasie. Operatorzy mogą przekwalifikować system przy minimalnym przeprogramowaniu w celu wykrywania nowych materiałów obcych, sezonowych zmian lub typów produktów.

Systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji integrują się również z systemem MES, oprogramowaniem ERP lub innymi analitykami opartymi na chmurze, aby zapewnić cenne informacje operacyjne i zwiększyć wydajność linii. Ponadto systemy kontroli sztucznej inteligencji przyczyniają się do większej identyfikowalności i gotowości na zgodność z przepisami. Tworząc cyfrowy szlak audytu, który zespoły ds. jakości mogą wykorzystać do zbadania przyczyn pierwotnych, walidacji działań naprawczych i wykazania zgodności z agencjami regulacyjnymi, przetwórcy IQF mogą przejąć większą kontrolę nad kontrolą procesów i bezpieczeństwem żywności z pomocą sztucznej inteligencji.

Uwagi dotyczące planowania systemów kontroli AI Vision

Podczas gdy kontrola wizyjna oparta na sztucznej inteligencji oferuje potężne korzyści dla przetwarzania IQF i bezpieczeństwa żywności, konieczne jest staranne wdrożenie. Jednym z bezpośrednich rozważań jest potrzeba wysokiej jakości danych szkoleniowych dotyczących modelu AI. Systemy te opierają się na dużych ilościach dokładnie oznakowanych obrazów dla systemu AI, aby poznać różnice między dopuszczalnymi produktami a obcymi zanieczyszczeniami. W przypadku procesorów IQF z szeroką gamą produktów mieszanych, skompilowanie wystarczającej ilości przykładów wszystkich potencjalnych typów wad — zwłaszcza materiałów rzadkich lub niskiej częstotliwości — jest procesem intensywnym. Pozyskanie pomocy eksperta ds. Szkolenia AI może pomóc usprawnić ten wysiłek.

Systemy kontroli AI muszą być starannie skalibrowane w obrębie szybko poruszającej się linii IQF. Niezawodne wykrywanie wymaga pewnych modyfikacji przenośników lub urządzeń przetwarzających w celu uzyskania optymalnych kątów kamery, warunków oświetleniowych i rozłożenia produktu.

Ograniczenia tradycyjnych metod wykrywanie materiałów obcych w przetwarzaniu IQF są coraz bardziej widoczne, zwłaszcza gdy wymagania konsumentów i regulacyjne dotyczące bezpieczeństwa żywności stale rosną. Technologie kontroli wizyjnej oparte na sztucznej inteligencji są przekonującym rozwiązaniem spełniającym te wymagania, oferując dokładne wykrywanie materiałów obcych, które wymaga prędkości i elastyczności wymaganych w dzisiejszych operacjach IQF. Dzięki możliwości wykrywania szerokiej gamy zanieczyszczeń w czasie rzeczywistym i dostosowywania się do stale zmieniających się typów produktów, systemy wizyjne AI pomagają procesorom IQF wyjść poza reaktywną kontrolę jakości do bardziej predykcyjnego podejścia opartego na danych.

Kontrola sztucznej inteligencji nie jest już futurystyczną koncepcją — jest praktycznym, sprawdzonym narzędziem wykorzystywanym dziś przez kilka firm przetwórstwa spożywczego w celu zwiększenia bezpieczeństwa żywności. Oferuje on nowy i ekscytujący sposób dla firm IQF na podejmowanie proaktywnych kroków w kierunku bardziej innowacyjnych i bezpieczniejszych operacji.