Prüfung auf Fremdkörper
Sicherstellen, dass Lebensmittel und Getränke frei von Verunreinigungen sind
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Verunreinigungen und Fremdkörper, wie Lufteinschlüsse, Staub, Partikel oder Haare sind immer noch die Hauptgründe für Produktrückrufe in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Durch die Sicherstellung einer konsistenten Produktqualität bei geringem Eingreifen des Personals wird der Ruf der Marke bewahrt, während die Produktivität maximiert und Investitionen optimal genutzt werden.
Sich auf menschliche Qualitätsinspektion zu verlassen kann kostspielig sein, insbesondere bei der Suche nach Fehlern in Hochgeschwindigkeits-Produktionsumgebungen. Bediener müssen banale und wiederkehrende Aufgaben durchführen, wie zum Beispiel das Mikroskopieren auf einem Arbeitstisch. Aufgrund der unterschiedlichen Produkte und möglichen Fehler ist es zeitaufwändig, die traditionelle Bildverarbeitung für eine benutzerabhängige Prüfung zu entwickeln und zu optimieren.
Cognex Deep Learning lokalisiert, analysiert und klassifiziert komplexe Probleme durch Verunreinigungen in Echtzeit, damit auf Linien mit hohen Stückzahlen keine Verunreinigungen mehr in die Lieferkette gelangen. Deep Learning vereint menschenähnliche Prüffunktionen mit der Automatisierung, Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit eines computerbasierten Systems. Dies kann durch den Einsatz von Robotertechnik ergänzt werden, um sicherzustellen, dass maschinelle Handhabung und Bildverarbeitungstools bei der Prüfung besonders komplexer Anomalien, die manchmal vom Bedienpersonal übersehen werden, zusammenarbeiten. Das Endergebnis sind weniger Rückrufereignisse, geringere Kosten für die Nacharbeit sowie die vollständige Bilderfassung des Produktes und Rückverfolgbarkeit.
