食品和饮料

冷冻披萨分拣和检测

自动确认披萨类型、正确的配料、以及是否有物理污染物

视觉系统检测披萨缺陷

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冷冻披萨是竞争极其激烈的消费食品市场。能够始终如一地生产吸引人且对称的披萨并减少浪费是生存的关键。披萨是披量生产的,在预制饼胚经过传送机时向上撒酱料、奶酪、以及各种配料。然后将披萨放在隧道式冷冻机或螺旋式冷冻机中快速冷冻。

生产速度非常快,所以放置的位置和量都不会很准确。包装前必须对每个披萨进行视觉检测,确保它符合各种标准,包括披萨类型、各种特定配料(如意大利辣香肠)的数量,以及是否有物理污染物。

与很多食品一样,披萨的外观会有很大差异。意大利辣香肠片会出现在披萨上的任何地方,其他配料的分布也会有很大差异。另外可能还会有不需要的其他披萨品种的配料,以及其他物理污染物,例如塑料片。传统的机器视觉难以区分可接受的和不可接受的差异。它也难以应付极为广泛的各种缺陷。

Cognex Deep Learning 是自动化食品检测应用的理想解决方案。它通过不同的工具使用不同的披萨品种和配料分布图像集进行训练,然后学习区分,只将符合要求的披萨判定为合格。

元件定位工具使用少量有所需数量意大利辣香肠或其他配料的披萨图像进行训练。然后它即可识别、定位并统计意大利辣香肠片,不管它们是否相互接触或者重叠,而且可以忽略底层奶酪和酱料的差异。如果配料数量超出预定的范围,则将披萨判定为不合格。

缺陷探测工具使用一系列合格披萨的图像进行训练,上面甚至可以有很多种类的配料。然后它即可以探测各种污染物,包括不适合这种披萨类型的配料,同时忽略底层的奶酪和酱料造成的差异。毕竟,消费者并不希望或者不想在他们刚买的至尊肉披萨上发现一块不应该出现的配料。

分类工具使用工厂中生产的所有种类披萨的标记图像进行训练。然后它即可区分各个品种并进行分拣,将它们放到合适的包装中并准确地送入库存。综合使用所有这些工具,可以帮助制造商实现加工食品检测的自动化,确保只能最高品质的产品可以离开工厂,出现在消费者的餐桌上。

 

意大利辣香肠披萨的合格和不合格检测结果

 

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