В настоящее время технология гиперспектральной визуализации получила распространение для улучшения процессов контроля качества и повышения автоматизации в пищевой промышленности.
Гиперспектральная визуализация позволяет выявлять загрязнения и дефекты на производственных линиях, а также характеризовать различные параметры качества пищевых продуктов.
От возможности к промышленному партнеру
Интеграция новых технологий в автоматизацию контроля качества отркывает большие возможности. Чаще всего пищевая отрасль справляется с этими задачами, используя традиционный ручной труд и оборудование машинного зрения с ограниченными возможностями обнаружения. Поэтому гиперспектральное машинное зрение позволяет организовать выявление более сложных проблем с загрязнением.
Замена ручного труда и старого оборудования на сочетание датчиков
Сегодня производители продуктов питания больше всего боятся потери имиджа бренда, чем затрат и последствий, связанных с ненадлежащим качеством. Компании в пищевой промышленности используют рентгеновские аппараты, металлоискатели и даже ручную обработку для выявления некоторых дефектов. На рынке представлены системы искусственного зрения, но большинство из них способны обнаружить дефекты только путем сравнения цветовой палитры.
Преимущество гиперспектрального машинного зрения заключается в интеграции различных технологий и сочетании датчиков для улучшения возможностей обнаружения. Одним из преимуществ является оцифровка данных о качестве и производстве с производственных линий. Этот большой объём данных позволяет компаниям применять методы бизнес-аналитики (BI) для оценки качества продукции своих поставщиков и выявления неэффективности производства для повышения производительности.
От расширенного обнаружения загрязнений до параметров качества
Главной задачей является выбор наиболее подходящей технологии машинного зрения для каждого типа оборудования, чтобы захватывать и обрабатывать изображения в режиме онлайн.
Гиперспектральная съемка позволяет выполнить сложнейшую диагностику загрязнений за пределами видимого спектра, например, наличие расплавленного жира в зоне термосварки упаковки, который не обнаруживается человеческим глазом и другими технологиями контроля.
Основной причиной, по которой принимается решение о внедрении технологии гиперспектральной визуализации в оборудование, является то, что ни одна другая технология не может обнаружить определенные загрязнения и дефекты в продуктах, а также охарактеризовать различные параметры качества пищевых продуктов.
С помощью гиперспектральной визуализации можно классифицировать различные параметры качества пищевых продуктов.
Получение гиперспектральных изображений и составление химических изображений требуют высокой вычислительной нагрузки. Более того, интеграция всего этого программного обеспечения в надёжную машину, которая должна работать три смены в суровых условиях, представляет собой сложную задачу, требующую серьёзной работы.
Использование и настройка камер просты в повседневной жизни. Несмотря на то, что они оснащены специфическими технологиями, они обладают преимуществом удобства использования обычных камер. Сложности возникают позже, после получения изображения; наиболее трудоёмкая часть — обработка изображений, сопоставление различных спектральных характеристик и получение изображений в различных тонах в зависимости от химического состава.
Отличные результаты
Технология позволяет обнаруживать различные типы дефектов и загрязнений, неразличимые человеческим глазом и другими технологиями. В настоящее время гиперспектральное машинное зрение успешно используется в различных приложениях:
- Загрязнение термосвариваемых упаковок
- Загрязнение на линиях по производству креветок и различных видов рыбы
- Свежесть мяса, рыбы, овощей
- Загрязнение и качество шерсти
- Определение состава и загрязнения мясного фарша
- Контроль качества и обнаружения загрязнений в свинине
Например, можно использовать гиперспектральную камеру для классификации различных дефектов в образцах мяса. Обнаружение дефектов PSE (бледное, мягкое и экссудативное) в образцах мяса сложно невооруженным глазом. То же самое касается костей и сухожилий.
Применение данного решения оправдывает ожидания, поскольку благодаря этой технологии можно поверхностно обнаружить дефекты в образцах мяса, которые трудно различить из-за сходства оттенков в определённых частях мяса. Кроме того, эта технология позволяет определить различные химические компоненты каждого продукта или элемента и, таким образом, присваивать им разные цвета в зависимости от их химического состава.
Технология позволяет обнаружить в образцах инородные тела, кровотечение, PSE, сухожилия, кости и хрящи. Единственный сложный дефект — это отверстия в мясе. Гиперспектральные камеры видят отверстие как участок плоти (того же материала), но с тенью (меньшей яркостью).
Гиперспектральная съемка имеет бесконечные возможности применения
Большинство компаний, которые внедрили данную технологию довольны результатами. Камеры и технологии просты в использовании и идеально адаптированы к различным сферам применения.
В ближайшем будушем гиперспектральная технология будет применена в составе оборудования для обнаружения загрязнений и проверки качества различных продуктов питания.
