光学监管：视觉检测驱动过程控制

本文最初发表于《英国食品与饮料制造》。点击此处查看完整版本。

食品生产是一个极其复杂的过程，许多因素都会影响最终产品。温度、原材料、操作环境以及操作人员本身都是该过程中的变量。传统工艺需要人工进行生产调整，但由于缺乏客观数据，这一过程不仅缓慢，而且高度依赖操作人员的知识和经验。这种主观的检测方式在当今的生产设施中已变得越来越难以管理。

越来越多的食品生产商开始采用视觉检测系统，根据测得的颜色、尺寸、形状、厚度及其他产品特性，为加工设备提供实时反馈。这显著提高了产品质量并减少了浪费。

示例 1：监测烘焙食品面团形状的变化

有些面团在成型后进入烤箱前可能会发生形状回缩。例如，面粉玉米饼通常在进入烘焙工序前进行大批量压制。先成型的玉米饼在进入烘焙工序时，其尺寸可能与后成型的玉米饼有所不同。

在成型机之后、烤箱之前的工序中安装视觉检测检查点，有助于操作人员发现这些尺寸差异，并在面团进入烘焙工序前将其重新循环处理。

示例 2：配料/辅料添加

许多食品需要在加工的不同阶段添加配料或辅料。例如，冷冻披萨根据类型不同，需要经过多个配料添加阶段。自动化机器在严格的限制条件下添加这些配料或装饰，要求极高的重复性，但偶尔也会出现偏差。

一家冷冻披萨生产商在配料添加机之后直接使用了视觉检测系统，以帮助操作人员监控这些机器。如果视觉检测系统发现某些配料在特定区域结块，或者产品上完全缺失配料，操作人员便可及时采取行动。

示例 3：配料或烹饪过程中的缺陷

在裹粉鸡排工厂，视觉检测可有效评估离开油炸机产品的颜色、质地和一致性。如果鸡排颜色过深或过浅，或者表面有部分裹粉缺失，视觉检测比冷却线上的人工检查更快速、更一致地做出判断。

利用这些视觉检测数据，加工商可以判断是裹粉质量存在问题，还是油炸机中的食用油需要更换。这有助于加工商控制成本、减少浪费，并确保供应商达到质量标准。

“用于过程控制的视觉检测”这一概念正日益普及，尤其是在烘焙和肉类加工领域。它提供了一种客观的方法，帮助生产商做出更明智的决策，从而生产出质量稳定一致的食品。随着生产过程日益机械化，视觉检测为发现生产性能中的关键细微差别提供了解决方案，而这些差别往往是人工检查难以察觉的。

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