L'IA fournit un « œil » fiable pour la détection difficile de matières étrangères (National Provisioner)

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Pour de nombreuses raisons, les entreprises de transformation de la viande ont toujours eu le défi de conserver et de former des inspecteurs de produits en ligne dans leurs usines, malgré le fait que ceux-ci jouent un rôle essentiel dans les programmes de qualité et de salubrité des aliments d'une entreprise. Néanmoins, il suffit d'un seul rappel de produit en raison de la détection inexacte de matières étrangères indésirables ou nocives sur les produits alimentaires pour paralyser les finances d'une entreprise et la perception de sa marque sur le marché.

Le coût moyen d'un rappel de produit peut varier considérablement en fonction du secteur d'activité, de l'ampleur du rappel et des circonstances spécifiques impliquées. Dans l'industrie alimentaire, par exemple, une étude menée par le Food Marketing Institute et la Grocery Manufacturers Association (maintenant connue sous le nom de Consumer Brands Association) a estimé que les coûts directs d'un rappel peuvent se situer en moyenne entre 10 et 30 millions de dollars. Cette estimation comprend les dépenses liées à la notification des consommateurs et des détaillants, au retrait du produit des rayons, à la destruction des produits contaminés et à la gestion des relations publiques.

Par conséquent, les entreprises de transformation de la viande qui investissent dans des technologies automatisées pour protéger leurs activités et leurs clients contre des produits alimentaires potentiellement dangereux peuvent atténuer ces risques de manière efficace.

Les méthodes traditionnelles de détection de corps étrangers ont leurs limites

Lorsqu'il s'agit de détecter des objets denses et solides (étiquettes métalliques, pierres, pièces de machines cassées, etc.), les systèmes de détection par rayons X et de métaux constituent une solution fiable utilisée par les entreprises de transformation de la viande depuis des décennies. Cependant, les objets de faible densité ou mous présentent un risque tout aussi dommageable s'ils se retrouvent dans le processus. Les détecteurs de rayons X et de métaux ne sont pas bien adaptés pour détecter des matériaux tels que le caoutchouc, le papier, les films et plastiques transparents, les copeaux de bois, etc.

Les technologies d'inspection par ordinateur et par vision artificielle basées sur l'intelligence artificielle (IA) sont rapidement devenues populaires auprès des entreprises de transformation de la viande en tant qu'option fiable pour détecter ces matières étrangères difficiles. Ces technologies d'inspection sanitaire s'intègrent aux étapes critiques d'une chaîne de transformation pour analyser les produits en temps réel et comparer leurs attributs par rapport à des normes préprogrammées de qualité et d'apparence des produits. Pratiquement tout ce qu'un inspecteur humain peut percevoir peut être programmé dans un code de mesure du produit, créant ainsi des mesures objectives et quantifiables pour ce qui était auparavant un processus subjectif.

Les transformateurs de viande bénéficient des récentes avancées en matière d'inspection par vision par IA

Au cœur d'une Le système d'inspection par vision AI est constitué de ses algorithmes d'apprentissage automatique. À l'instar d'un travailleur hiérarchique, l'algorithme nécessite une formation, utilisant de vastes ensembles de données d'images étiquetées avec des informations sur la qualité souhaitée, les défauts connus et d'autres caractéristiques pertinentes que les observateurs humains sont entraînés à reconnaître.

Les systèmes d'inspection par vision artificielle sont entraînés pour détecter pratiquement tous les corps étrangers à la surface d'un produit alimentaire avec une grande précision. En outre, contrairement aux équipes rotatives de travailleurs, une fois formé, le système de vision par IA peut fournir la même précision et la même exactitude s'il reste en activité ou s'il est formé pour une chaîne de production ou un SKU différent.

Certains systèmes d'inspection par vision artificielle incluent l'imagerie infrarouge pour analyser les matériaux non visibles tels que la teneur en humidité et en huile. Ces attributs fournissent des informations supplémentaires sur la composition d'un produit, en ajoutant une couche de protection plus approfondie pour inspecter les objets étrangers dont la couleur est similaire à celle du produit final, ce que la plupart des inspecteurs humains peuvent facilement oublier.

Une aide au travail, pas une solution de remplacement

L'inspection par vision basée sur l'IA aborde un domaine que la plupart des entreprises de transformation de la viande ont toujours eu du mal à gérer : la rétention du personnel aux postes critiques de contrôle qualité au sein de l'organisation. Néanmoins, l'IA étant un sujet très discuté dans le monde d'aujourd'hui, notamment en ce qui concerne ses impacts sur les responsabilités des travailleurs dans divers secteurs, dans le cas de la technologie d'inspection par vision, elle peut avoir de nombreux impacts positifs sur la productivité des entreprises. Plutôt que d'avoir un inspecteur de produits à plein temps sur la ligne ou de consacrer continuellement du temps, des efforts et de l'argent à former les nouveaux employés à ces tâches, les entreprises peuvent confier à cette personne un rôle plus significatif ailleurs dans l'usine.

Les entreprises de viande et de volaille peuvent transformer leurs efforts en matière d'assurance qualité et de sécurité alimentaire en intégrant la technologie d'inspection par vision artificielle, en particulier lors de l'identification de matières étrangères traditionnellement difficiles à détecter. Alors que de plus en plus d'entreprises investissent dans les technologies d'inspection par vision artificielle, les modèles et les fonctionnalités de ces systèmes robustes étendront, amélioreront et révolutionneront les capacités de contrôle qualité des transformateurs de viande et de volaille.