Beverage bottles on conveyor belt

Agroalimentaire

Inspection de la qualité des boîtes de chocolats

Vérifiez que toutes les pièces d’un assortiment sont présentes et intactes

An industrial camera with deep learning inspects boxes of mixed chocolates to ensure the correct chocolates are in the right spots.

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Le chocolat de confiserie est un produit coûteux et de grande valeur, dont l’état et la qualité sont soumis à des normes strictes. Chaque pièce doit être exempte de signes indiquant un dommage physique comme des bosses, des trous ou des rayures. Dans une même boîte, les chocolats peuvent avoir différentes formes, couleurs et textures.

Les chocolats endommagés ou manquants dans les assortiments de qualité constituent un défaut important qui peut nuire à la satisfaction des clients et à la réputation de la marque.

Les chocolats individuels ont des surfaces à motifs ou irrégulières et leur réflectivité peut varier. Un éventuel dommage peut être localisé à n’importe quel endroit sur n’importe quel chocolat de l’assortiment. La variabilité et l’imprévisibilité des défauts et de leur emplacement empêchent de programmer la vision industrielle classique pour détecter tous les défauts possibles.

Cognex Deep Learning est idéal pour détecter les défauts imprévisibles et de petite taille. Il s’entraîne sur un ensemble d’images montrant tous les types de chocolats acceptables et leurs variations. L’outil de détection des défauts signale ensuite comme anomalies tous les chocolats qui s’écartent de la gamme acceptable, quel que soit le type de défaut. Ces derniers peuvent alors être retirés pour maintenir des niveaux de qualité élevés.

Les consommateurs ont ainsi l’assurance que lorsqu’ils ouvriront leur boîte de chocolats, celle-ci contiendra les produits indiqués dans leur intégralité et non endommagés.

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