用于食品制造质量控制的视觉检测

自动视觉检测系统为提高烘焙和零食制造行业的质量、安全性和效率做出了重大贡献。方法如下：

烘焙食品和休闲食品的精确质量检测

烘焙行业的自动视觉检测系统对烘焙食品进行精确的质量检测，评估颜色、质地和尺寸等特征。这可确保最终产品符合预先确定的质量标准，从而提高一致性和客户满意度。

异物检测，确保食品安全

查找食品X射线机在制造过程中无法检测到的物体，例如纸张、橡胶、木材和塑料。这种主动方法有助于防止污染，确保最终产品可以安全食用。

减少浪费

通过仅排除生产流程中的关键缺陷来平衡质量和生产效率。

零食生产中的精确份量控制

视觉系统通过精确测量和检查每种产品，有助于零食生产中的精确份量控制。这不仅可以确保包装尺寸统一，还可以满足消费者对产品展示一致性的期望。

浇头和涂层过程的质量保证

自动视觉检测系统通过确保均匀覆盖和遵守规定的质量标准来增强顶部和涂层过程的质量保证。这对于冷冻披萨、巧克力覆盖的零食和种子包子等产品尤其重要。

烤箱反馈可提高烘焙精度

视觉系统可以连接到生产线上的其他设备，以监控烘烤颜色并精确控制烘焙温度。这种优化可确保一致和准确的烘烤，从而为烘焙食品提供所需的质地和口感。

高效的分拣和包装

视觉系统可根据预定标准自动识别和分类产品，从而为高效的分拣和包装过程做出贡献。这减少了对体力劳动的需求，简化了操作并提高了整体效率。

自动报告以简化运营

自动视觉检测系统通过高效的报告机制节省时间。通过系统地组织检查结果，制造商可以快速获得见解，做出明智的决策，从而为简化运营和持续改进做出贡献。

蛋白质定制解决方案

KPMP 系列 和 TheiaVU® WD-300 机器视觉系统的设计和验证可以满足肉类和家禽加工商的卫生和运营需求。我们为整个、分份和加工过的蛋白质产品提供可配置的解决方案。

基于几何和颜色的测量

KPM 的视觉检测系统可提供丰富的产品测量库，这些测量库是通过与肉类和家禽加工商合作的多年经验开发的。专业工具允许用户创建和配置适合其产品需求的测量值。

人工智能驱动的产品检测

P 系列系统使用统计分析和深度学习来检测缺陷并分析一系列特征，从而扩展了检测能力并提高了易用性。

自动分类以进行排序

这些系统旨在根据肉类和家禽产品的尺寸特性和视觉特征自动分类和分类，同时检查顶部和底部的表面。它们以全线速度运行，确保生产过程的高效率。

异物检测

扩展检测低密度缺陷的能力，并找出 X 射线无法发现的颜色、纹理、尺寸和形状图案的细微变化，例如箔片、薄膜、塑料、纸张和成分缺陷。

使用视觉系统进行修剪和切割优化

视觉系统可用于优化修剪和切割工艺，确保精确的份量控制，最大限度地减少浪费，并提高肉类和家禽加工的总体产量。

重量和份量控制

自动化视觉系统有助于生产过程中的重量监控和份量控制，有利于监管标准和消费者期望。

减少浪费

通过仅排除生产流程中的关键缺陷来平衡质量和生产效率。

使用视觉系统进行机器人处理和处理

了解计算机视觉系统与机器人技术的集成以实现自动化处理和处理，从而提高效率并减少对体力劳动的依赖。

可追溯性和批量跟踪

了解视觉系统在实现有效的可追溯性和批次跟踪方面的重要性，这对于快速识别和解决质量或安全问题至关重要。