Le sfide della visione nell’industria alimentare

Hamamatsu presenta le sue soluzioni di visione artificiale, capaci di ridurre gli errori nella selezione e nel confezionamento degli alimenti in modo automatizzato. Così le imprese possono stare al passo con la domanda di prodotti di alta qualità

La richiesta di cibo di alta qualità, sia dal punto di vista del fabbisogno alimentare sia di quello salutistico, è sempre più sentita. Per i professionisti del settore agricolo e dell’industria dell’imballaggio, l’ispezione dei prodotti alimentari durante il processo di confezionamento gioca un ruolo fondamentale. Le sfide sono complesse, come identificare prodotti agricoli contaminati da corpi estranei (pietre, detriti e via dicendo), confezioni danneggiate, prodotti etichettati erroneamente o alimenti avariati. La tecnologia viene incontro a queste esigenze grazie all’imaging SWIR (Short Wavelength InfraRed) e VIS, e alle analisi a raggi X con l’utilizzo di sorgenti e rivelatori adatti per l’impiego in linee di lavorazione o produzione. Grazie a videocamere e sensori opportunamente sviluppati, è possibile realizzare dispositivi automatizzati per l’ispezione, lo smistamento e i controlli di qualità degli alimenti. 

Videocamere con tecnologia InGaAs. visione Le sfide della visione nell’industria alimentare 2 15
Videocamere con tecnologia InGaAs.

Un esempio dalla lavorazione del caffè

Questi sistemi ottici permettono di identificare eventuali prodotti alimentari o imballaggi non conformi. Ad esempio, durante la lavorazione del caffè, i chicchi vengono sparsi per terra su teli di materiale idoneo per permettere l’essiccazione, e dopo il tempo prestabilito vengono rastrellati e versati in una tramoggia. Tale procedimento però non consente di eliminare corpi estranei come pietre o ghiaia che, se confezionati insieme al caffè, potrebbero creare problemi igienico-sanitari. In questo caso, la visione artificiale permette di distinguere oggetti di forma e dimensioni simili, come i chicchi di caffè e la ghiaia per l’appunto. Videocamere e rilevatori infatti possono essere posizionati in punti strategici lungo la linea di produzione, per identificare i materiali in base ai loro spettri SWIR.

Ottimizzare sempre il processo di selezione e ispezione

Con una popolazione mondiale attualmente superiore ai 7 miliardi, e una previsione di crescita importante nei prossimi decenni, le aziende del settore alimentare devono tenere il passo con la domanda di alimenti di alta qualità. È necessario quindi ottimizzare costantemente il processo di selezione e ispezione degli alimenti. In passato il cibo che transitava lungo i nastri trasportatori veniva smistato manualmente. Oggi non è più possibile per il continuo aumento dei volumi, che comporterebbe problemi sia di costi sia di accuratezza. In particolare, l’errore umano è sempre in agguato, perché l’operatore potrebbe essere tratto in inganno da colori e forme simili, e la sola ispezione visiva non permette di identificare difetti all’interno dell’imballaggio o al di sotto della superficie del prodotto. Inoltre, l’aumento del volume dei prodotti lungo il nastro trasportatore, e quindi della loro velocità, riduce l’accuratezza delle operazioni. Infine, il richiamo dei prodotti difettosi già immessi sul mercato comporta ulteriori costi. 

L’identificazione di un’ammaccatura su una mela. visione Le sfide della visione nell’industria alimentare 3 12
L’identificazione di un’ammaccatura su una mela.

La risposta della visiona artificiale

La visione artificiale permette alle aziende di ridurre gli errori nella selezione e nel confezionamento degli alimenti in modo del tutto automatizzato, rilevando difetti che per l’occhio umano sarebbero difficili, se non impossibili, da identificare.  

Per ottimizzare il processo di ispezione e selezione, i prodotti che viaggiano sul nastro trasportatore possono essere scansionati utilizzando dispositivi di imaging ad alta velocità come videocamere con tecnologia InGaAs o CMOS. Le videocamere InGaAs sono in grado di rilevare i difetti presenti sotto la superficie del prodotto, invisibili all’occhio umano, mentre le videocamere CMOS identificano i difetti visibili. 

Controlli nel visibile e sotto la superficie

Hamamatsu dispone di sensori di immagine lineare CMOS con range spettrale esteso dall’UV al vicino infrarosso (fino a 1.100 nm), con varie dimensioni (da 128 a 4.096 pixel), sensibilità e velocità di lettura. Sono disponibili anche sensori di immagine bidimensionali CMOS in diverse configurazioni da 30×30 a 1.280×1.024 pixel. Una tecnica emergente nel campo delle ispezioni alimentari è l’imaging iperspettrale SWIR, citato in precedenza, che permette di collezionare allo stesso tempo sia le informazioni spaziali sia quelle spettrali. Sfruttando tale tecnica è possibile non solo rilevare corpi estranei e difetti invisibili a occhio nudo, ma anche identificare ingredienti e classificare gli alimenti. Ad esempio, è possibile rilevare il contenuto di acqua all’interno di frutta e verdura, informazione utile perché il contenuto di umidità può influenzare notevolmente la qualità dei prodotti agricoli e la durata della loro conservazione (la muffa è una conseguenza dell’eccesso di umidità). L’imaging SWIR può anche rilevare la presenza di macchie scure sulla buccia di frutta e verdura, indice che il prodotto ha subito dei traumi che hanno permesso all’ossigeno di penetrare al di sotto della superficie, dando il via a processi ossidativi. Anche se il consumo di frutta ammaccata o troppo matura non comporta rischi per la salute, non è gradevole dal punto di vista organolettico ed estetico.

Fra i chicchi di caffè è necessario eliminare corpi estranei. visione Le sfide della visione nell’industria alimentare 4 8
Fra i chicchi di caffè è necessario eliminare corpi estranei.

Sensori e videocamere per SWIR imaging

L’imaging SWIR viene effettuato utilizzando dei sensori di immagine InGaAs, capaci di rilevare le lunghezze d’onda del vicino infrarosso, caratterizzati da elevato frame rate, basso rumore di lettura e alta sensibilità. Ci sono due tipi di sensori di immagine InGaAs: lineari e ad area. 

Quelli lineari sono adatti per lo smistamento in linea di prodotti agricoli, grazie alla loro velocità di scansione e all’elevata sensibilità.  Ci sono sensori sensibili a varie lunghezze d’onda, con diverso numero di pixel e velocità di scansione. La maggior parte ha un package in metallo o in ceramica, ma sono disponibili anche opzioni di package più economiche. Hamamatsu Photonics fornisce una linea di prodotti completa che copre vari range spettrali (estesi fino a 1,7 o 2,5 um), fornendo sia i singoli sensori, sia soluzioni modulari facilmente integrabili. 

I sensori ad area invece sono rivelatori bidimensionali costituiti da una matrice di fotodiodi InGaAs, e da un circuito di lettura integrato (ROIC). Possono essere usati in svariate applicazioni tra cui l’imaging iperspettrale e l’ispezione di packaging. Hamamatsu offre diversi sensori 2D sensibili fino a 2,55 um, che possiedono un’alta sensitività e raggiungono velocità fino a 507 frame/s. 

Infine, le videocamere InGaAs rappresentano una semplice soluzione plug-and-play basata su sensori di immagine InGaAs 1D o 2D. Queste possono anche essere utilizzate per realizzare videocamere per l’imaging multispettrale/iperspettrale (HSI). 

Identificare difetti di imballaggio

Anche dopo il confezionamento, le videocamere CCD/CMOS e InGaAs possono contribuire a identificare difetti nei prodotti da scartare. Ad esempio, le prime permettono di rilevare eventuali difetti visibili, come ammaccature o forature, mentre le seconde sono capaci di individuare perdite di materiale dalla confezione o i difetti di riempimento dei contenitori. Entrambi i tipi di videocamere sono dotati di alta velocità di acquisizione ed elevata risoluzione, necessarie per analizzare i beni che viaggiano velocemente sul nastro trasportatore della linea di produzione.