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食品的机器视觉检测
发表时间:2019-10-16

到2018年底,美国食品和饮料行业生产的商品已创造162亿美元的收入。从长远来看,这个数字仅次于中国,按收入计算,中国是世界上最大的食品和饮料生产国,也是世界上人口最多的国家,拥有14亿人口。


食品视觉检测


要使美国庞大的食品和饮料行业平稳运转,需要复杂的加工、生产、包装和分销环节。事情并不总是按计划进行,生产商可能会发现自己面临产品召回、食源性疾病爆发,甚至出现消费者投诉等。工业4.0提供了一个智能和有效的方法,在机器视觉的帮助下,可以确保高水平的食品检验和符合食品安全标准。

机器视觉直到最近才被认为是一种广泛应用于食品生产行业的工具,实际上,机器视觉在20世纪80年代就被用于食品质量检测。这些早期的机器视觉的迭代仅仅由一个拍照的照相机组成,用来检查松饼生产线,以确保超大的产品不会进入机器。虽然这个过程很粗糙,但它被证明是有效的。

今天的机器视觉系统要复杂得多,整个过程,从开始到结束,只需要不到一秒钟。但是,在这么短的时间内,系统收集了大量关于该项目的有用信息。关于食物的颜色、成熟度、变质程度和内部温度的数据是一眨眼的功夫就能得到的。甚至有可能获得人类眼睛无法探测到的信息,比如机器视觉通过使用不同的波长分析食物中的内部成分。也可以用于包装缺陷检测,防止材料浪费,贴错标签和昂贵的食品召回。


食品视觉检测


谈到食品安全,机器视觉提供了更好的质量、精度和效率。从原料检测到食品是否煮过头或煮得不熟,自动化的视觉食品检测甚至可以捕捉到食品细微的细节。

然而,食品检验过程并不仅仅是对食品项目的审查。如果包装有任何损坏,食物很可能也会被降解。机器视觉可以发现包装缺陷,识别并纠正错误的标签,甚至可以识别出由于人为或机器错误而标注错误的包装。

如果一个食品是中间过程的一部分,或者它本身就是一个中间产品,机器视觉可以帮助跟踪和追踪从生产过程到成品的所有相关成分(以及它们的相关数据)。对于从其他生产商那里获得食品成分的食品生产商来说,这是一个特别关键的步骤,因为随着每一项额外投入的增加,供应链中每一个环节的高质量和安全水平都变得越来越复杂。

自动化可视化食品检测提供了强有力的质量控制和高速率的生产流程,为食品生产行业的创新奠定了良好的基础。机器视觉不仅仅是食品检测方面的新技术进步,它也是食品生产行业提高健康和安全标准的一个机会。

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