AI欠点検査による食品生産ラインのオートメーション
食品安全性のゲートキーパー：
AI外観検査での不良品排除
食品加工業では衛生と安全が非常に重要で、加工途中での品質保証(Quality Assurance, QA)と品質管理(Quality Control, QC)は製品の品質と水準を高める鍵となっています。食料品をハイスピードで大量生産を行うライン上では外観検査が製品品質を守る最重要防御線となります。
食品加工ラインのスマート化：マンパワー削減
揚げ物加工品の外観は均一ではなく、また食品加工ライン上ではランダムに並んで流れています。従来の食品外観検査では大量の人員により目視検査が行われ、作業上でもコスト上でも効率は低いものでした。ライン上に人が立ち入ること自体が環境衛生上の問題に疑念を生じさせるものです。デジタル化、スマート化がされていない生産ラインでは製品上の欠点についてトレーサビリティの効果は期待できません。
食肉加工品の品質の基盤：AI欠点検査
Solomonはマシンビジョンと人工知能を組み合わせた製品、SolVisionを開発しました。SolVisionのAIプラットフォームのセグメンテーション技術により、優れた欠点検査が可能です。それにより点滴の各品種・項目を高速に認識し分類することが可能です。高速で大量生産が行われる揚げ物食品の加工ラインにおいて、多種多様な欠点を認識し、不良品を即時検出します。
欠点検査結果
黒色油屑
褐色油屑
凝着
表面明度異常
