Contrôle qualité par apprentissage profond pour les boulangeries industrielles

La vie et la mort des boulangeries industrielles dépendent de la régularité. Cette étude de cas montre comment contrôle qualité par apprentissage profond pour les boulangeries industrielles fournit une inspection fiable et en temps réel sur les lignes de baguettes à grande vitesse, transformant l’assurance qualité en un avantage concurrentiel.

Le défi : un produit uniforme à 120 unités/min

Une grande boulangerie européenne perdait en productivité et en popularité auprès des distributeurs en raison de la variabilité de la longueur, de la hauteur, de la forme et des fissures superficielles des baguettes. Les contrôles manuels et les règles basées sur le poids ne suffisaient pas à gérer la production. 120 baguettes par minute Les objectifs comprenaient la détection automatique des défauts, des mesures précises, des changements de format flexibles et intégration PLC transparente.

Aperçu des exigences

• Détecter les pains tordus, pincés ou fissurés
• Mesure hauteur ±10 mm et longueur ±20 mm
• Classer et rejeter automatiquement les produits non conformes
• S’adapter rapidement à plusieurs formats de baguette
• Intégration avec le convoyeur et les commandes existants

La solution : vision IA + profilage laser

Un poste d’inspection en acier inoxydable a été installé sur la ligne avec :

• Haute résolutioncaméra matricielle couleur
• Scanner laser linéairepour un profil de hauteur précis
• Contrôlééclairage du dômepour éliminer les variations ambiantes
• Intuitifécran tactile 15″IHM pour les opérateurs
• Une plateforme d’apprentissage profond formée sur des images de production réelles

Comment le modèle est formé (et amélioré)

Les opérateurs utilisent unoutil de formation basé sur le cloudPour étiqueter les images de la ligne. Le réseau apprend à distinguer les baguettes acceptables des baguettes défectueuses et continue de s’améliorer à mesure que de nouveaux exemples sont ajoutés, capturant ainsi les subtiles incohérences superficielles que les humains ne perçoivent pas. Les équipes peuvent gérer elles-mêmes les nouveaux formats sans assistance externe.

Résultats : assurance en temps réel, moins de gaspillage

Le système détecte les fissures et les déformations dansmillisecondes, déclenche le rejet et enregistre les statistiques d’erreurs pour une amélioration continue. Les résultats incluent une meilleure qualité visuelle,moins de déchets, moins de plaintes des clients et une efficacité de ligne plus élevée.

Pourquoi c’est important pour les boulangeries

Lorsque l’apparence est aussi essentielle que le goût, l’inspection évolutive par IA garantit que chaque pain est conforme aux spécifications, et ce, rapidement. Le deep learning offre aux boulangeries la flexibilité nécessaire pour lancer de nouvelles références, respecter les normes des distributeurs et protéger leurs marges grâce à un contrôle qualité basé sur les données.