现在是投资肉类和家禽加工自动化检测的最佳时机

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据估计,2022 年全球肉类加工市场规模为 12,050 亿美元,预计后续将以每年超过 7% 的速度增长,到 2027 年,市场规模将超过 17,490 亿美元。[i]肉类加工行业受到严格监管,需要遵守从正确对待农场动物到肉类分级和包装(正确密封、贴标和储存温度)在内的各项规定。肉类加工商旨在生产高质量产品,保护和提升其品牌,同时保证效率和工人安全。

众多肉类加工公司既要满足市场增长需要,又要牢记当前面临的各种宏观挑战,即不断攀升的饲料成本、劳动力短缺、高利率、供应链物流和消费者饮食习惯的转变,这些肉类加工公司正在重新审视如何使其当前的运营更加高效,而不是将大量资本投入到新设施中(以及一旦投入运营所必需的劳动力)。[ii]

提高效率和整体产品质量的一种方法是自动化检测。无论是大块肉类或家禽,还是包装、预制或切片熟食产品,肉类加工链中的每个环节都能够应用自动化检测。

让我们看几个典型的肉类或家禽加工应用示例,自动化检测在这些应用中优势显著。

牛肉块或猪肉块分级

质量检查员会评估牛排、肋骨或整块烤肉等标准肉块的颜色、脂肪含量和总体外观。质量标准很高,质量管理团队担心出现低质量产品和随之造成的后果:罚款、返销或失去合同、品牌声誉受损。

这些产品传统上由人工检测,需要多名检测人员承受压力,快速决定移动生产线上的肉块是否通过检测。但有多个因素会给这个流程带来挑战。劳动力短缺意味着加工厂无法找到足够的人员来填补这些岗位。由于执行检测的人员较少,因此并非所有肉块在检测时都会受到同等程度的关注,这意味着质量差的产品可能成为“漏网之鱼”,由此给下游带来问题。

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此外,检测工作单调、重复性高,这降低了这份工作的吸引力。这自然而然造成了此类工作人员的高流动率,并为质量管理团队增加了负担,因为他们需要更多的时间来培训新检验员。众所周知,当人们执行此类任务时,他们的注意力会分散,判断力也会随着时间的推移而下降,无法做到始终如一。更不用说不同的人会以不同的方式看待同一件事,因此由于质量评估固有的主观性,无法做到统一一致。

自动化检测可以减轻这些担忧。机器视觉解决方案,如 Cognex 视觉系统和基于人工智能的技术,可以确保只有符合特定标准的肉块才能通过系统进入下一个流程。这些系统经过训练能够识别适当的颜色以及适当的肉脂肪比(瘦肉比)。该系统甚至可以识别和分类各种切割肉类,实现自动分类,为肉块选择合适的包装和标签。3D 视觉解决方案可确保肉块具有适当的厚度,确保分级正确。

确保肉类和家禽产品大小一致

预制肉类和家禽产品包装在袋中,为消费者快速加热部分食物提供了方便。烹饪前,都要对这些肉类和家禽产品(如鸡块、肉饼、胸肉、肉条和肉块)进行切割和分类。由于这些产品通常都要在规定的时间内进行大批量烹制,因此所有产品的大小必须一致,才能确保均匀烹制。比普通肉块更大的肉块需要更长的时间来烹饪,并且容易夹生;比普通肉块更小的肉块会过度烹饪,这会影响产品的味道和质量。这两种异常情况都会引起客户不满,甚至会导致食品安全问题,导致退款,甚至更糟的是,由于食用未煮熟的肉类会招致健康风险而导致产品被召回。

从历史上看,肉类加工厂一直都采用人工手段来确保这些流程的一致性,当这些产品在生产线上移动时,检查员会对它们进行分类。如前所述,劳动力短缺带来了诸多挑战,要么没有足够的检查员来检查所有产品,要么质量会下降。肉类加工公司通过降低生产线速度(这会影响产量和盈利能力)或让检验员工作更长时间来解决这一问题,这会导致员工疲劳和流失,并增加培训新检验员的成本。无论哪种情况,人工检查的主观性都会导致结果不一致和效率低下。

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使用 3D 机器视觉系统自动进行产品检测,在产品下线时测量体积,有助于提高效率,提供始终如一的质量,并降低与此过程相关的劳动力成本。检查员可以重新分配到更具挑战性的岗位。自动化还可以确保生产线上的产品 100% 得到检测,任何不符合预先设定标准的产品都会被退回,要么进行修整,要么用于其他目的。这有助于确保所有食物都得到正确烹饪,不需要经常调整烤箱以适应尺寸不合适的食物。

密封和标签检测

肉类加工公司通常将新鲜的肉类和家禽(如牛排、鸡腿或烤肉)包装到含有吸水垫的塑料托盘中,然后用透明塑料薄膜密封,同时充入惰性气体以延缓腐败。标签附有识别信息,如产品的品牌和名称,以及批号和有效期信息。

公司非常注意确保肉类或包装中没有外来污染物,并确保在将肉类放入容器之前已放入吸收垫,以及验证薄膜密封是否气密,以防止腐败和潜在有害细菌进入容器。此外,为了确保可追溯性和法规合规性,他们必须确保正确贴标并包含正确的信息(批号、有效期、成分等)。如果这些工作中的任何一个环节出现纰漏,肉类加工公司将面临客户或经销商退货、客户不满以及由于密封泄漏导致有害细菌进入包装而导致潜在召回产品的风险。

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在许多情况下需要人工验证是否已放入吸收垫,检查包装密封性,并验证标签是否包含正确的信息。这种扫描非常耗时,而且会重复。随着产量的增加,手动检测越来越难以跟上并保证质量。 

与此过程相关的各种检测点实现自动化可以提升效率、提高最终产品的质量。机器视觉系统可以在将肉放入托盘之前验证是否已放入吸收垫。AI 技术可以检测到薄膜密封中的微小缺陷,而这通常很难用肉眼检测到。OCR 和 OCV 技术可以快速读取和验证字母数字批号和有效期代码,以符合可追溯性法规。

自动化检测带来诸多优势

将之前的手动检查实现自动化可带来诸多优势。通过监测点的产品 100% 经过检查,不会出现“漏网之鱼”。使用视觉系统和人工智能技术可提供始终如一的结果,重复日常任务导致的人为检查主观性和错误得以避免。这些系统可以更快地处理产品,并在需要时能够全天候运行,而这对于人工检查员来说是一项挑战。检测结果以数字方式捕获并汇总,以供进一步分析,因此可以更快地识别和解决潜在问题,从而节省与返工相关的成本以及劣质产品流入市场导致的成本。————————————————————————————————————————————————————————————————

[i] “Meat – Worldwide”,Statista.com,2023 年 2 月 16 日获取。
[ii] “2023 年肉类、家禽行业将面临的各种挑战”,Petfoodprocessing.net,2022 年 12 月 30 日。

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