机器视觉系统如何应用于食品行业

作者:Tigervs    发布时间:2019-08-13    浏览量:

食品行业是使用计算机视觉进行质量控制的十大行业。随着自动化视觉检测系统越来越多地被商业化采用,我们可以观察图像分析技术如何在这里和现在改变食品生产过程。

机器视觉系统如何应用于食品行业

机器视觉系统可以快速,客观,可靠和非破坏性地检查食物,并且它们有可能承担传统上由人类检查员执行的许多单调任务。除质量控制外,它们在产品分级和计数方面表现出色。

1、质量检查

今天,可以用机器视觉系统检查各种食品的质量。系统的软件和硬件部分都应根据食品公司的特定需求进行定制,包括检验目标和要分析的产品类型。

机器视觉系统对食品的质量检查

例如,特征提取和分割算法将根据分析对象的形状,颜色和纹理以及周围场景(传送带,板条箱)和照明条件而显着变化。

2、测量,计数和分类

市场分析显示,在所有其他条件相同的情况下,顾客更喜欢最大直径在75到80毫米之间的苹果。[1] 然而,人们很难用肉眼准确地评估水果的大小,而机器视觉系统可以在眨眼间测量苹果的精确直径。

基于图像分析的自动计数和分选系统可以根据水果,蔬菜,坚果,牡蛎等的形状,大小和成熟度(用于水果和蔬菜)对其进行分级,与人类相比,分选速度提高10倍。

3、食品的包装

灌装水平和包装标签的自动目视检查是机器视觉在食品工业中的另一个重要应用。除此之外,视觉系统可以借助于特殊的墨水来检查包装产品的新鲜度,该墨水根据温度随时间和不同的速度改变颜色。

机器视觉系统的优势

1、质量更好

机器视觉系统的优势

食品营销协会和杂货制造商协会进行的一项研究表明,食品公司召回的平均成本约为1000万美元的直接成本,更不用说品牌损失和销售损失。

据报道,微生物污染是 2016年美国召回的主要原因(47%),第二个是标签问题(26%)。处理缺陷和物理污染相应地占召回案件的13%和7%。

我们可以看到,在大多数情况下,可以通过自动视觉检查在生产线中消除召回的原因。

通过及时管理质量问题,食品公司减少消费者投诉,提高品牌认知度并防止潜在的法律问题。

2、更高的生产力

自动分拣,计数和包装使生产更加高效。机器以人类无法达到的速度运行,并以一致的精度执行这些操作。

已经将机器视觉解决方案嵌入生产线的食品生产公司证实了这种效率。例如,自动视觉检测可以提供良好的分级结果,并且产量增加30%。

3、 降低废品和赠品价格

如果在生产早期检测到有缺陷的产品,则可以在添加任何值之前拒绝它们。例如,在与其他苹果一起包装之前找到一个腐烂的苹果会更好。

除此之外,自动视觉检测系统可以精确计算和测量成分,以防止过度使用。例如,它可以控制饼干上的巧克力顶部量,从而最大限度地减少赠品率。

4、减轻劳动强度

以闪电般的速度执行简单单调的任务,机器视觉系统可以节省时间和人力,而工人可以专注于一些更复杂的任务。

机器视觉要克服的挑战

机器视觉处理比人类视觉更容易识别,测量和计数。但是,要达到这种高水平的性能,检查条件应严格标准化。

例如,在复杂场景中,对象识别变得更加困难。有效的边缘检测和分割需要均匀的背景。

这同样适用于光照条件:不充分和不均匀的照明会遮挡被检查物体的形状并导致错误的边缘检测。

趋势和期望

机器视觉正在迅速发展,为图像增强,边缘检测和分割提供更准确和可靠的技术。机器学习(卷积神经网络,支持向量机等)的进步允许创建能够更智能地执行图像中检测到的特征和对象的分类的软件。随着图像分析技术的进一步完善,食品行业可以预期将来会有更多的视觉检测任务自动化。

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