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食品行业的机器视觉

食品的生产、加工和包装是竞争激烈的快节奏行业。为了保持质量一致和价格有竞争力,并快速响应不断变化的食品趋势,制造商转用机器视觉技术来控制制造过程并提高生产效率。

无论是通过视觉引导农业设备实现农业自动化、通过高速分选保持一致的质量标准、优化机器人切割和分配系统的产量、检测包装食品中的污染物或发霉水果(通过使用高光谱或多光谱相机)、准确识别包装和标签产品,还是设定可靠的跟踪和追溯标准,MVTec 都能为生产商和包装商提供适当的技术以实现高效一致的生产,并满足消费者不断变化的需求。

机器视觉优化了食品行业的流程链

与大多数工业部门一样,食品生产的价值链正变得越来越自动化和数字化 - 走向工业4.0。大力支持和优化这一过程的相应技术发挥着重要作用 - 机器视觉。这使得整个价值链上的物体 - 从生产到质量保证再到物流 - 都能被准确和自动地检测出来。食品行业的公司可以从整合的流程、更高的生产力和节约的成本中受益。了解隐藏在价值链背后的成功案例。

对广泛的质量特征进行有根有据的评价

工业图像处理不仅适用于识别和可靠地处理食品物体。它还可以用来以最高精度检测和定位产品缺陷。在食品行业,与目标状态的偏差可能以不同的形式出现。MVTec 公司的机器视觉软件能够全面地评估不同的质量特性并检测出缺陷。为生产提供了非常可靠的缺陷检测率,并使机器视觉在质量保证的背景下对自动检测过程非常有价值。

应用实例

  • 焙烤业: 汉堡包的褐色程度可以通过 2D 颜色分析来精确确定。根据表面的颜色值,该软件可靠地检测出面包是否被烤得太脆了。并且在汉堡被包装和送到零售商之前,已经自动将它们分拣出来。该技术给人留下深刻印象是高效:物体或缺陷会在几毫秒内被识别。这意味着检测和检查过程可以自动化和加速,即使是大批量。
  • 饼干生产:该技术可用于自动检查饼干上的巧克力涂层。在这里,图像处理算法可以从表面的亮度结构中识别出糖衣是否被正确应用。基于异常值检测,只有显示完美上釉的饼干的图像才需要进行训练。否则,涂层的结果将不成比例,毕竟我们可以想象到,可能有无数不同的错误或不完整的巧克力糖衣的变种。

还有很多例子,如大米生产、冰淇淋包装或小麦的质量控制。这只是其中的几个例子。请不要错过我们的成功案例,了解您的生产如何从机器视觉解决方案中受益。

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