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Lebensmittel und Getränke

Sortierung und Prüfung von Tiefkühlpizzen

Bestätigt automatisch die Pizzasorte, die richtigen Zutaten und die Abwesenheit von Fremdkörpern

Vision system inspecting a pizza for defects

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Tiefkühlpizza ist ein hart umkämpfter Lebensmittel-Verbrauchermarkt. Die Fähigkeit, durchgängig ansprechende, symmetrische Pizzen bei geringem Ausschuss zu produzieren, ist für den Erfolg wesentlich. Pizzen werden in großen Mengen hergestellt, indem Sauce, Käse und verschiedene Beläge auf den vorbereiteten Teigscheiben, die auf einem Förderband vorbeifahren, abgelegt werden. Anschließend werden die Pizzen in einem Gefriertunnel oder Spiralfroster schnell eingefroren.

Die Produktionsgeschwindigkeit ist hoch, daher sind Platzierung und Menge ungenau. Vor der Verpackung muss jede Pizza visuell geprüft werden, um sicherzustellen, dass sie die verschiedenen Kriterien erfüllt, wie zum Beispiel die Art der Pizza, die Anzahl der Stücke bestimmter einzelner Zutaten wie Salami und das Fehlen physikalischer Verunreinigungen.

Wie die meisten Lebensmittel kann das Aussehen von Pizzen stark variieren. Salamischeiben können überall im Kreis erscheinen und die Verteilung anderer Zutaten kann ebenfalls stark variieren. Eine beliebige Anzahl unerwünschter Zutaten anderer Pizzasorten kann erscheinen, ebenso sonstige physikalische Verunreinigungen, wie zum Beispiel Plastikteile. Die Unterscheidung zwischen annehmbaren Abweichungen und nicht annehmbaren bereitet der herkömmlichen industriellen Bildverarbeitung Schwierigkeiten. Sie tut sich auch mit den vielen möglichen Mängeln schwer.

Cognex Deep Learning ist die ideale Lösung zur Automatisierung von Prüfanwendungen für Tiefkühlkost. Es verfügt über verschiedene Tools, die anhand einer Reihe von Bildern verschiedener Pizzasorten und verteilten Pizzabelägen trainiert werden. Auf diese Weise können sie die nötigen Unterscheidungen treffen, damit nur Pizzen zugelassen werden, die den Anforderungen entsprechen.

Das Teilelokalisierungstool wird anhand eines kleinen Bildsatzes von Pizzen mit der gewünschten Stückzahl an Salamischeiben oder anderen Belägen trainiert. Anschließend erkennt, lokalisiert und zählt es die Salamischeiben, sogar wenn diese einander berühren oder überlappen, während es Abweichungen bei Käse und Sauce darunter ignoriert. Liegt die Anzahl der Stücke des Belags außerhalb der vorgegebenen Grenzwerte, wird die Pizza aussortiert.

Das Defekterkennungstool wird anhand einer Reihe von Bildern annehmbarer Pizzen trainiert, sogar von solchen mit einer Vielzahl von Belägen. Anschließend erkennt es physikalische Verunreinigungen und Beläge, die für diese Art von Pizza nicht passen, während es Abweichungen bei Käse und Sauce darunter ignoriert. Schließlich möchten Verbraucher*innen keine Pilze auf einer Gourmetpizza mit Fleisch vorfinden.

Das Klassifizierungstool wird anhand gekennzeichneter Bilder des gesamten Sortiments möglicher Pizzasorten trainiert, die im Betrieb produziert werden. Anschließend unterscheidet es die jeweiligen Sorten und kann diese so sortieren, dass sie in die passende Verpackung kommen und richtig in den Lagerbestand aufgenommen werden. All diese Tools unterstützen Hersteller bei der Automatisierung von Prüfungen verarbeiteter Lebensmittel, damit nur Produkte höchster Qualität den Betrieb verlassen.

 

Ergebnisse einer Pass/Fail-Prüfung einer Salamipizza

 

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