コンベア生産ライン向けAIによる加工食品検査
導入事例
食品加工工程における製品品質の維持
外観検査は、定められた外観基準を満たさない加工食品を、後工程に進む前に特定するために行われます。
コンベアを使用する生産環境では、製品が高速で搬送され、位置や向きもさまざまです。検査システムには、こうしたばらつきに対応しながら、生産中の製品状態を継続的に監視することが求められます。
信頼性の高い検査は、製品品質の一貫性を確保するとともに、メーカーが衛生管理および品質保証の要件を満たすうえでも役立ちます。
課題
高速コンベアライン上で外観にばらつきのある製品を検査
加工食品は製品ごとに外観が自然に異なり、コンベアベルト上に不規則に配置されることがあります。
こうした条件では、連続生産中に一貫した検査を行うことが難しく、特に複数の欠陥カテゴリーを識別する必要がある場合は課題が大きくなります。
人手による食品検査には多くの作業員が必要であり、生産量やコンベア速度が増加すると、検査効率の維持が困難になる場合があります。また、生産ライン上の作業員が増えることで、衛生管理上の懸念も生じます。
そのため、メーカーには、製品の外観、位置、分布が変化しても異常を検出できる加工食品検査方法が求められています。
ソリューション
SolVisionによるAIを活用した食品検査
Solomonのマシンビジョン検査ソリューション「SolVision」は、AIによる画像解析を活用し、コンベア生産ライン上を搬送される加工食品を検査します。
システムは、あらかじめ定義された欠陥カテゴリーを学習し、製品の外観をリアルタイムで解析します。SolVisionは、生産ライン上を移動する製品から学習済みの欠陥を検出するため、検査作業を人手だけに頼ることなく自動化できます。
高速で稼働するコンベア生産工程に対応し、製品の外観や位置にばらつきがあっても欠陥検査を実施できます。
チキンナゲットの欠陥検出
 |  |  |  |
| 加熱過多 | 製品同士の結合 | 焦げ | 油分過多 |