マシンビジョンの食品飲料検査

食品飲料の生産では精度が重要です。ボトルキャップの色が誤っている、ヨーグルトカップのフルーツが間違っている、またはドーナツの個数が間違って入っているなどの問題はバッチ全体を混乱させ、パッケージエラー、コストのかかるダウンタイム、ブランドの評判を損なう可能性があります。製造ラインが高速化・複雑化するにつれて、製造業者は、特に不規則な物品や触れる物品の体積、形状、色を正確に評価し、微妙な欠陥を検出するための高性能　な計測機能が必要となります。 

信頼できる分類と仕分けは、歩留まりの向上、廃棄物の削減を確実にし、製造業者が品質基準を満たし、高品質の製品を提供し、顧客満足度を維持するのを助ける上で極めて重要です。

先進的なマシンビジョンでプロセスを自動化することにより、食品メーカーはすべての物品が正しく分類されていることを確信でき、処理の迅速化、エラーの軽減、運用の合理化を実現できます。

食品生産ラインでは、色、サイズ、質感などの特性を迅速に特定することが品質と効率を維持する鍵となりますが、従来のマシンビジョンシステムでは、許容できる製品と欠陥のある製品を区別することは困難です。これらのシステムは、エッジ検出やカウントなどの単純なタスクを処理することができますが、体積の測定、高さの変化の検出、微妙な表面の欠陥の検出などのより複雑な課題に苦労します。 

自然なばらつきは製品の一貫した等級付けを複雑にし、視覚的に不完全でも食用可能な物品がしばしば廃棄されています。そして、人手による検査は、疲労、一貫性の欠如、および高速で動く生産ラインに追いつくことができないという限界があるため、課題をさらに大きくします。また、頻繁な切り替えや梱包ミスが起こった場合は、コストのかかるリワーク、無駄、ダウンタイムのリスクも高まります。

AI搭載の分類およびソートソリューションにより、メーカーはさまざまな製造アプリケーションにおける複雑さを克服できます。

• コーヒー豆： 視覚的に類似する品種と、単一の品種内の自然なばらつきを区別し、汚染物質（植物性物質、小石、その他の材料）を除去し、各ブレンドが一貫した風味を維持できるようにします。新しい種類の豆を扱う場合も、画像をアップロードしてシステムをトレーニングするだけで、コーディングは不要です。 
• 殻を剥いたナッツ： 不規則な形状と砕けた破片の中から損傷のないナッツを��しい向きで見つけ、チョコレートへの正確なピックアンドプレースを行います。これにより、製品の品質を維持し、費用のかかる不良品の発生、ブランドの毀損、顧客の不満を防ぎます。
• クッキー： 数量、形状、数量別で測定して、クッキーを正確にカウントして検証します。高度な形状検出ツールは、容器内で互いに触れ合っている個別のクッキーを正確に識別し、適切な部分制御を保証します。
• チューインガムの検査： チューインガムとニコチンガムの滑らかな湾曲面上のへこみやキズなどのわずかな外観上の欠陥を検出し、顧客が高品質で傷のない製品のみを手にすることを保証します。 

AI搭載分類は、製品タイプ、サイズ、状態を識別し、自動ソートにより、すべての物品が正しい処理先に到達することを保証します。検出精度を向上させることで、メーカーは、汚染物質を含む製品や安全でない製品が消費者に届くリスクを低減し、コストのかかるリコールや食品媒介の病気の発生を防ぐことができます。さまざまな製品画像のトレーニングを受けたコグネックスのツールは、視覚的に似た物品間の自然なばらつきを難なく処理し、新しい製品タイプを簡単に追加できます。 

コグネックスは、専門家のグローバルネットワークと柔軟なオンラインリソースにより、製品の整合性を向上し、コストのかかる不合格品を最小限に抑え、一貫した品質の提供をサポートします。