Dans l’alimentaire, la qualité est synonyme de sécurité. La vision artificielle dans l’industrie alimentaire permet d’inspecter 100 % de la production, de détecter défauts et corps étrangers et de garantir l’étiquetage, le tout à la vitesse de la ligne. Voyons comment s’applique le contrôle qualité alimentaire et comment il aide à automatiser une ligne.
Pourquoi l’alimentaire a besoin de la vision artificielle
C’est un secteur à forte cadence, à grande variabilité naturelle du produit et aux exigences de sécurité et d’hygiène encadrées par la réglementation de sécurité alimentaire. Le contrôle manuel ne couvre pas 100 % ni ne maintient un critère constant ; la vision artificielle, si.
Ce que la vision artificielle inspecte dans l’alimentaire
- Défauts du produit : forme, couleur, taille, brûlures, corps étrangers.
- Bon conditionnement et scellage.
- Étiquetage et codage (lot et péremption) lisibles et corrects.
- Niveau de remplissage et présence de tous les composants.
Le deep learning pour la variabilité naturelle
Les aliments varient naturellement, ce qui rend les règles fixes difficiles. Les modèles de deep learning apprennent à distinguer l’acceptable du défectueux à partir d’exemples, idéaux pour le pain, les fruits, les conserves ou les produits frais.
Comment automatiser une ligne de production alimentaire
La démarche : identifier le point critique de qualité, définir ce que le système doit détecter et intégrer la vision à la ligne et au système de rejet, sans réingénierie mécanique. C’est une étape naturelle de l’inspection automatisée.
Chez AIS Vision Systems, nous automatisons le contrôle qualité alimentaire avec le deep learning et notre plateforme d’inspection. Parlez-nous de votre ligne.