Beverage bottles on conveyor belt

Agroalimentaire

Tri et inspection des pizzas surgelées

Vérifiez automatiquement le type de pizza, les ingrédients et l’absence de contaminants physiques

Système de vision en train d’inspecter les défauts des pizzas

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La pizza surgelée est un marché alimentaire grand public dans lequel la concurrence est extrêmement forte. La capacité à produire de façon constante des pizzas attrayantes et symétriques avec un minimum de gaspillage est indispensable pour survivre. Les pizzas sont fabriquées en gros volumes en déposant de la sauce, du fromage et une variété de garnitures au fur et à mesure que les disques de pâte précuits défilent sur le convoyeur. Elles sont ensuite congelées rapidement dans un tunnel de congélation ou un congélateur en spirale.

La cadence de production est élevée, le positionnement et le volume ne sont donc pas précis. Avant d’être emballée, chaque pizza doit être inspectée visuellement pour vérifier qu’elle remplit plusieurs critères, notamment le type de pizza, le nombre de morceaux d’un ingrédient bien précis, par exemple le pepperoni, et l’absence de tout contaminant physique.

À l’instar de la plupart des aliments surgelés, les pizzas ont une apparence fortement variable. Les tranches de pepperoni peuvent se trouver n’importe où dans le cercle et la répartition des autres ingrédients peut elle aussi varier considérablement. Un certain nombre d’ingrédients indésirables provenant d’autres variétés de pizza peuvent se retrouver sur la pizza, ainsi que d’autres contaminants physiques tels que des morceaux de plastique. La vision industrielle classique a du mal à différencier les variations acceptables de celles inacceptables. Elle gère aussi difficilement le large éventail de défauts potentiels.

Cognex Deep Learning est une solution idéale pour l’automatisation des applications d’inspection des aliments surgelés. Il dispose de différents outils qui s’entraînent sur des ensembles d’images montrant différentes variétés de pizza et différentes répartitions de la garniture, et qui apprennent à faire les distinctions nécessaires pour ne laisser passer que les pizzas conformes.

L’outil de localisation des pièces s’entraîne sur un petit ensemble d’images de pizzas qui comportent le nombre souhaité de tranches de pepperoni ou d’autres garnitures. Il identifie, localise et compte ensuite les tranches de pepperoni, même si elles se touchent ou se chevauchent, tout en ignorant les variations du fromage et de la sauce qu’elles recouvrent. Si le nombre d’éléments de garniture ne respecte pas les limites prescrites, la pizza est rejetée.

L’outil de détection des défauts s’entraîne sur un ensemble d’images de pizzas acceptables, y compris celles avec une grande variété de garnitures. Il détecte ensuite tout contaminant physique, y compris les garnitures inappropriées pour ce type de pizza, tout en ignorant les variations du fromage et de la sauce situés en dessous. Après tout, les consommateurs ne veulent pas trouver de champignon sur la pizza à la viande qu’ils viennent d’acheter pour le dîner.

L’outil de classification s’entraîne sur un ensemble étiqueté de toutes les variétés de pizza qui sont produites dans l’installation. Il différencie ensuite chaque variété et parvient à les trier pour qu’elles soient placées dans les emballages adéquats et comptabilisées avec précision dans le stock. Tous ces outils utilisés conjointement aident les fabricants à automatiser les inspections des aliments transformés pour s’assurer que seuls les produits de la meilleure qualité possible quittent l’installation et arrivent dans les assiettes des consommateurs.

 

Résultats d’inspection de type réussite/échec pour une pizza au pepperoni

 

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