SiftAI®食品生产异物检测系统
提高食品的安全性、一致性和质量
利用人工智能，SiftAI® 异物检测系统专为搜寻不属于的物体而设计。检测系统集成到现有流程中，可自动从生产线中清除异物或检查来料原料。SiftAI® 异物检测系统在识别自由流动材料中的缺陷方面受到全球食品生产商和包装商的信赖。
特征
- 无与伦比的精度和准确性
- 先进的技术可适应自然变化
- 基于 AI 和机器学习技术
- 几乎可以检测任何异物
- 最佳模型性能-定期更新模型
- 出色的数据可访问性
- 占地面积小
好处
- 识别难以识别的物体，例如头发、塑料、纸板、本土材料和金属。
- 处理具有质量变化的产品，同时以业界领先的精度适应自然变化的产品。
- 工程师团队经常更新SifTai的软件，以确保保持最高的精度标准。
- 我们的系统提供有关由SifTai摄像机评估的产品的持续更新的数据（例如异物日志、缺陷日志、吞吐量指标和尺寸分布）。
- SifTai 技术体积小，可轻松安装在现有输送机或剔除系统的上方。
应用程序
SifTai的异物检测能力可以应用于任何食品制造类别。无论您交付什么产品，SifTai都可以提高生产线的安全性和一致性。不要让异物在您的设施中未被发现！
典型应用
- 牛肉加工
- 家禽加工
- 虾
- 其他鱼类和肉类产品
- 土豆
- 水果和蔬菜
- 坚果和种子
- 单独速冻 (IQF) 食材，例如：
- ~土豆丁
- ~切成丁的洋葱
- ~ 切碎的杏仁
- 进口原料（例如面粉、糖等）
- 糖果（例如棉花糖）
- 还有更多-和我们谈谈你的应用程序
有关 SiftAI® 如何协助特定食品的食品安全和质量控制的详细信息，请访问各个应用程序页面，从这里开始： 食品和饮料细分市场。
常用系统配置
全程沟通
基于视觉的车道平衡
它是如何运作的
KPM 利用包括深度学习在内的最新、最好的技术。凭借多年的经验，我们的工程师能够找到适合客户面临的最复杂和最独特的挑战的解决方案。
异物检测变得更智能
SifTai® 异物检测系统是一个强大的机器视觉平台，可利用以下优势提供卓越的视觉检测 人工智能 为任何需要检查的产品训练模型。
对于制造商而言，设置 SifTai® 异物检测系统非常简单。首先，产品在TheSifTai® 下分发，以记录可接受产品的图像。这些图像被发送给由视觉专家组成的KPM Analytics团队，然后他们训练系统解密可接受的产品与异物，从而创建人工智能模型。训练完成后，人工智能模型将交付给SifTai在生产线上使用。
SVW AI 系统在识别自由流动材料中的缺陷方面受到全球客户的信赖。这些材料可以通过多种方式呈现在摄像机下方，例如在振动台和高速皮带上，这有助于分散材料，实现高效、准确的检查。
无论采用何种演示方法，我们的多功能系统都能确保精确的缺陷检测，为全球客户提供可靠的解决方案。
自动弹出或转移不满意的产品
安装了 SiftAI® 系统后，有多种方法可以拒绝产品流中的差异。KPM Analytics 提供灵活的选项，提供简单的信号，可与设施现有的拒绝系统无缝集成。此外，我们可以提供全面的解决方案，包括定制的剔除设备，从扫臂到与机器人技术的复杂集成，应有尽有。我们的目标是满足不同的需求，并根据每个客户的要求提供量身定制的解决方案。
系统组件
SiftAI® 高级机器视觉平台是一个由摄像头、照明、软件和计算机硬件组成的紧凑型系统。
可轻松与现有系统集成
SiftAI® 异物检测系统经过精心设计，易于安装在现有制造装置之上。摄像系统是模块化的，可以对其进行定制以适合任何皮带宽度。系统安装完成后，有多种方法可以拒绝生产流程中的产品，例如可以与工厂现有剔除系统无缝集成的简单信号，或者定制的剔除解决方案，从扫臂到与机器人技术的复杂集成，应有尽有。
检测示例
以下是 SiftAI® 系统在各种食品加工中发现的不同材料和缺陷的示例。几乎可以在任何食品中检测到异物- 联系我们 讨论您的特定应用程序。
点击图片放大照片。
以下是 SiftAI® 系统在各种食品加工中发现的不同材料和缺陷的示例。几乎可以在任何食品中检测到异物- 联系我们 讨论您的特定应用程序。
点击图片放大照片。
软件
Operator Interface
The Human Machine Interface (HMI) is located at the line. Operators can watch a real-time stream of the product and review any detected foreign materials when they happen at the inspection point.
.jpeg)
Labeling Example - Cotton Glove
Review the foreign material detected and apply the appropriate label directly at the Operator Interface at-line.
Here you can see a glove that was detected by the system and flagged as foreign material. Once it was flagged, it was rejected from the product stream.
Labeling Example - Operator Hand
Review the foreign material detected and apply the appropriate label directly at the Operator Interface at-line.
Here you can see the operator hand passed under the camera, triggering the system to identify it as something abnormal in the production stream.
Analytics
From the Operator Interface, operators can view historical information for each batch and review images of the foreign materials detected.
The analytics report can be viewed on any device on the network or via secure portal.
Supervisor Login
Access to the system settings is restricted to authorized users.
Health Check Report
This consolidated management report lets you know about the foreign materials detected on each line, in each plant for a selected time frame.
规格
资源
我们在此重点介绍了一些知识中心资源，以帮助您更好地了解产品。另请访问我们的知识中心获取更多信息和下载，别忘了我们的团队随时乐意回答您的任何问题。
