Agroalimentaire

Inspection des corps étrangers

Vérifiez que les produits agroalimentaires sont exempts de tout contaminant

Foreign object inspection

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La contamination et les corps étrangers, par exemple les poches d'air, la poussière, les particules ou encore les poils, restent l'une des causes principales des rappels de produits dans le secteur agroalimentaire. Garantir une qualité de produit constante, avec une intervention moindre de la part des opérateurs, permet d'améliorer et de préserver la réputation de la marque tout en optimisant la productivité et les investissements.

Se fier aux êtres humains pour l'inspection de la qualité peut coûter cher, en particulier lorsqu'il s'agit de détecter des défauts dans des environnements de production à grande vitesse. Les opérateurs doivent effectuer des tâches banales et répétitives, telles que regarder dans des microscopes sur un poste de travail. Compte tenu de la variation des produits et des éventuels défauts, la vision industrielle classique est fastidieuse à développer et à optimiser pour l'inspection dépendant d'un opérateur.

Le Deep Learning de Cognex localise, analyse et classe les problèmes de contamination complexes en temps réel pour empêcher les contaminants d'entrer dans la chaîne logistique sur les lignes à gros volume. Le Deep Learning associe les capacités d'inspection anthropomorphes avec l'automatisation, l'évolutivité et la répétabilité d'un système informatisé. Il peut être complété par la robotique pour permettre aux outils de vision et de manutention industrielles de fonctionner conjointement afin de détecter les anomalies les plus complexes que les opérateurs manquent parfois. Il en résulte alors des rappels moins nombreux, des coûts de réusinage plus faibles, des acquisitions d'images bien meilleures et une traçabilité totale des produits.

Guide Des Solutions Pour L’Agroalimentaire

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