System wykrywania materiałów obcych SiftAI® FM do produkcji żywności
Poprawa bezpieczeństwa, spójności i jakości produktów spożywczych
Wykorzystując sztuczną inteligencję, system wykrywania materiałów obcych SiftAI® FM został zaprojektowany specjalnie do polowania na rzeczy, które nie należą. Systemy wykrywania są zintegrowane z istniejącymi procesami w celu automatycznego usuwania obcego materiału z linii produkcyjnej lub sprawdzania przychodzących surowców. Systemy SiftAI® FM cieszą się zaufaniem producentów żywności i pakowaczy na całym świecie w zakresie identyfikacji defektów w materiałach swobodnie płynących. SiftAI® FM to system uzupełniający tradycyjne technologie wykrywania materiałów obcych, takich jak promieniowanie rentgenowskie i wykrywacze metali. Każdy system jest zintegrowany z istniejącymi procesami wykrywania ciał obcych w swobodnie płynącym produkcie, zwłaszcza tradycyjnie wymagających materiałów.
Funkcje
- Niezrównana precyzja i dokładność
- Obudowa ze stali nierdzewnej o podwójnej uszczelce IP69K do pełnego zmywania sanitarnych środowisk produkcyjnych.
- Zaawansowana technologia dostosowuje się do naturalnych i organicznych odmian
- W oparciu o sztuczną inteligencję i technologię uczenia maszynowego
- Wykryj praktycznie każdy obcy materiał
- Najlepsza wydajność modelu - regularna aktualizacja modelu
- Oprogramowanie systemowe generuje dane w czasie rzeczywistym do przeglądu operatora i kontroli jakości.
- Mały ślad
Korzyści
- Zbudowany dla środowisk sanitarnych: Włącz kontrolę opartą na sztucznej inteligencji bez dostosowywania procedur czyszczenia.
- Zidentyfikuj trudne materiały obce: Dokładnie wykrywa widoczne obiekty o dużej i niskiej gęstości, takie jak plastik, karton, guma, drewno, materiały rodzime i przedmioty, które są zwykle trudne dla innych metod wykrywania.
- Poprawiona jakość i wydajność produktu: Umożliwia procesorom pracę z większą przepustowością i dokładnością wykrywania w porównaniu z kontrolami przeznaczonymi wyłącznie dla ludzi.
Aplikacje
SiftAI® FM może być stosowany do każdej kategorii produkcji żywności. Niezależnie od tego, jaki produkt dostarczasz, SiftAI® FM może poprawić bezpieczeństwo i spójność linii. Nie pozwól, aby obce materiały pozostały niewykryte w Twojej placówce!
Typowe zastosowania
- Przetwarzanie wołowiny
- Przetwórstwo drobiu
- Krewetka
- Inne produkty rybne i mięsne
- Ziemniaki
- Owoce i warzywa
- Orzechy i nasiona
- Indywidualnie szybkie zamrożone składniki (IQF), np.:
- ~pokrojone w kostkę ziemniaki
- ~pokrojona w kostkę cebula
- Wyroby cukiernicze (np. pianki)
- I więcej - porozmawiaj z nami o swoich aplikacjach
Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat tego, jak SifTai® FM może pomóc w bezpieczeństwie żywności i kontroli jakości określonych produktów spożywczych, odwiedź strony poszczególnych aplikacji, zaczynając tutaj: Segmenty żywności i napojów.
Wspólne konfiguracje systemu
Komunikacja w całym procesie
Równoważenie pasa ruchu oparte na wizji
Jak to działa
System SiftAI® FM to potężna platforma wizyjna maszynowa, która oferuje doskonałą kontrolę wzroku. Wykorzystuje zastrzeżone oprogramowanie do szkolenia i obsługi modeli sztucznej inteligencji dla każdego produktu. System można skonfigurować tak, aby wykorzystywał istniejące lub zaprojektowane przez KPM mechanizmy odrzucania.
Systemy AI KPM Analytics cieszą się zaufaniem klientów na całym świecie w zakresie identyfikowania wad w swobodnie płynących materiałach. Materiały te mogą być prezentowane pod kamerą na różne sposoby, na przykład na stołach wytrząsarkowych i na pasach szybkich, które pomagają rozłożyć materiał w celu wydajnej i dokładnej kontroli.
Nasz wszechstronny system zapewnia precyzyjne wykrywanie wad niezależnie od metody prezentacji, oferując niezawodne rozwiązania klientom na całym świecie.
System SiftAI® FM to potężna platforma wizyjna maszynowa, która oferuje doskonałą kontrolę wzroku, wykorzystując sztuczna inteligencja do szkolenia modeli dla każdego produktu wymagającego kontroli.
Konfiguracja systemu SifTai® FM jest prosta dla producentów. Po pierwsze, produkt jest dystrybuowany w ramach SiftAI® FM w celu nagrywania obrazów akceptowalnych produktów. Obrazy te są wysyłane do zespołu ekspertów wizyjnych KPM Analytics, którzy następnie szkolą system w zakresie rozszyfrowania akceptowalnego produktu w porównaniu z ciałami obcymi, tworząc model AI. Po przeszkoleniu model AI jest dostarczany do SifTai FM do użycia na linii produkcyjnej.
Unikalny rozwój i wdrażanie modelu AI
Automatyczne wyrzucanie lub przekierowywanie niezadowalających produktów
Po zainstalowaniu systemu SifTai® FM istnieje wiele sposobów odrzucenia odchyleń od strumienia produktu. KPM Analytics oferuje elastyczne opcje, zapewniając prosty sygnał, który można bezproblemowo zintegrować z istniejącymi systemami odrzucania zakładu. Ponadto możemy dostarczyć kompleksowe rozwiązanie, w tym niestandardowy sprzęt do odrzucania, począwszy od ramion do zaawansowanej integracji z robotyką. Naszym celem jest zaspokajanie różnorodnych potrzeb i oferowanie rozwiązań dostosowanych do wymagań każdego klienta.
Komponenty systemu
Zaawansowana platforma wizyjna maszynowego SiftAI® FM to kompaktowy system składający się z kamer, oświetlenia, oprogramowania i sprzętu komputerowego.
Łatwa integracja z istniejącymi systemami
Systemy SiftAI® FM zostały starannie zaprojektowane z myślą o łatwej instalacji powyżej istniejących konfiguracji produkcyjnych. Systemy kamer są modułowe, dzięki czemu można je dostosować do dowolnej szerokości paska. Po zainstalowaniu systemu istnieje wiele sposobów odrzucenia produktów ze strumienia produkcyjnego, takich jak prosty sygnał, który można bezproblemowo zintegrować z istniejącymi systemami odrzucania zakładu, lub niestandardowe rozwiązanie odrzucania, począwszy od ramion do zaawansowanej integracji z robotyką.
Przykłady wykrywania
Poniżej znajdują się przykłady różnych materiałów i wad wykrytych przez system SiftAI® FM w różnych procesach spożywczych. Obce materiały można wykryć w praktycznie każdym produkcie spożywczym - skontaktuj się z nami aby omówić konkretną aplikację.
Kliknij obrazy, aby powiększyć zdjęcia.
Poniżej znajdują się przykłady różnych materiałów i wad wykrytych przez system SiftAI® FM w różnych procesach spożywczych. Obce materiały można wykryć w praktycznie każdym produkcie spożywczym - skontaktuj się z nami aby omówić konkretną aplikację.
Kliknij obrazy, aby powiększyć zdjęcia.
Oprogramowanie
Interfejs operatora
Interfejs Human Machine Interface (HMI) znajduje się na linii. Operatorzy mogą obserwować strumień produktu w czasie rzeczywistym i sprawdzać wszelkie wykryte materiały obce, gdy zdarzają się one w punkcie kontroli.
Przykład etykietowania - rękawica bawełniana
Przejrzyj wykryty materiał obcy i nałóż odpowiednią etykietę bezpośrednio na linii interfejsu operatora.
Tutaj możesz zobaczyć rękawicę, która została wykryta przez system i oznaczona jako materiał obcy. Gdy został oznaczony, został odrzucony ze strumienia produktów.
Przykład etykietowania - ręka operatora
Przejrzyj wykryty materiał obcy i nałóż odpowiednią etykietę bezpośrednio na linii interfejsu operatora.
Tutaj możesz zobaczyć rękę operatora przechodzącą pod kamerę, uruchamiając system, aby zidentyfikować ją jako coś nienormalnego w strumieniu produkcji.
Analizy
W interfejsie operatora operatorzy mogą przeglądać informacje historyczne dla każdej partii i przeglądać obrazy wykrytych materiałów obcych.
Raport analityczny można przeglądać na dowolnym urządzeniu w sieci lub za pośrednictwem bezpiecznego portalu.
Logowanie nadzorcy
Dostęp do ustawień systemu jest ograniczony do autoryzowanych użytkowników.
Specyfikacje
Zasoby
Tak, możesz zainstalować wiele pulpitów nawigacyjnych, aby monitorować linie w czasie rzeczywistym. Wszystkie dane z wielu linii i lokalizacji mogą być gromadzone i pakowane razem w szczegółowe raporty, aby uzyskać lepszy wgląd w produkcję i widoczność zgodności.
Resources
Podkreściliśmy tutaj kilka zasobów centrum wiedzy, które pomogą Ci lepiej zrozumieć produkt. Odwiedź również nasze Centrum Wiedzy, aby uzyskać dodatkowe informacje i pliki do pobrania, i nie zapominaj, że nasz zespół zawsze chętnie odpowie na wszelkie pytania.
Additional Reading
