{"id":3080,"date":"2021-11-24T11:14:45","date_gmt":"2021-11-24T11:14:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/?p=3080"},"modified":"2025-06-24T15:37:08","modified_gmt":"2025-06-24T15:37:08","slug":"le-sfide-della-visione-nellindustria-alimentare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/le-sfide-della-visione-nellindustria-alimentare\/","title":{"rendered":"Le sfide della visione nell\u2019industria alimentare"},"content":{"rendered":"\n

Hamamatsu presenta le sue soluzioni di visione artificiale, capaci\u00a0di ridurre gli errori nella selezione e nel confezionamento degli alimenti in modo automatizzato. Cos\u00ec le imprese possono stare\u00a0al passo con la domanda di prodotti di alta qualit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n

La richiesta di cibo di alta qualit\u00e0, sia dal punto di vista del fabbisogno alimentare sia di quello salutistico, \u00e8 sempre pi\u00f9 sentita. Per i professionisti del settore agricolo e dell\u2019industria dell\u2019imballaggio, l\u2019ispezione 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\u2019imaging SWIR (Short Wavelength InfraRed) e VIS, e alle analisi a raggi X con l\u2019utilizzo di sorgenti e rivelatori adatti per l\u2019impiego in linee di lavorazione o produzione. Grazie a videocamere e sensori opportunamente sviluppati, \u00e8 possibile realizzare dispositivi automatizzati per l\u2019ispezione, lo smistamento e i controlli di qualit\u00e0 degli alimenti.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\"Videocamere
Videocamere con tecnologia InGaAs.\n<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Un esempio dalla lavorazione del caff\u00e8<\/h3>\n\n\n\n

Questi sistemi ottici permettono di identificare eventuali prodotti alimentari o imballaggi non conformi. Ad esempio, durante la lavorazione del caff\u00e8, i chicchi vengono sparsi per terra su teli di materiale idoneo per permettere l\u2019essiccazione, e dopo il tempo prestabilito vengono rastrellati e versati in una tramoggia. Tale procedimento per\u00f2 non consente di eliminare corpi estranei come pietre o ghiaia che, se confezionati insieme al caff\u00e8, potrebbero creare problemi igienico-sanitari. In questo caso, la visione artificiale permette di distinguere oggetti di forma e dimensioni simili, come i chicchi di caff\u00e8 e la ghiaia per l\u2019appunto. 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.<\/p>\n\n\n\n

Ottimizzare sempre il processo di selezione e ispezione<\/h3>\n\n\n\n

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 qualit\u00e0. \u00c8 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 \u00e8 pi\u00f9 possibile per il continuo aumento dei volumi, che comporterebbe problemi sia di costi sia di accuratezza. In particolare, l\u2019errore umano \u00e8 sempre in agguato, perch\u00e9 l\u2019operatore potrebbe essere tratto in inganno da colori e forme simili, e la sola ispezione visiva non permette di identificare difetti all\u2019interno dell\u2019imballaggio o al di sotto della superficie del prodotto. Inoltre, l\u2019aumento del volume dei prodotti lungo il nastro trasportatore, e quindi della loro velocit\u00e0, riduce l\u2019accuratezza delle operazioni. Infine, il richiamo dei prodotti difettosi gi\u00e0 immessi sul mercato comporta ulteriori costi. <\/p>\n\n\n\n

\"L\u2019identificazione
L\u2019identificazione di un\u2019ammaccatura su una mela.\n<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

La risposta della visiona artificiale<\/h3>\n\n\n\n

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\u2019occhio umano sarebbero difficili, se non impossibili, da identificare.  <\/p>\n\n\n\n

Per ottimizzare il processo di ispezione e selezione, i prodotti che viaggiano sul nastro trasportatore possono essere scansionati utilizzando dispositivi di imaging ad alta velocit\u00e0 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\u2019occhio umano, mentre le videocamere CMOS identificano i difetti visibili. <\/p>\n\n\n\n

Controlli nel visibile e sotto la superficie<\/h3>\n\n\n\n

Hamamatsu dispone di sensori di immagine lineare CMOS con range spettrale esteso dall\u2019UV al vicino infrarosso (fino a 1.100 nm), con varie dimensioni (da 128 a 4.096 pixel), sensibilit\u00e0 e velocit\u00e0 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 \u00e8 l\u2019imaging iperspettrale SWIR, citato in precedenza, che permette di collezionare allo stesso tempo sia le informazioni spaziali sia quelle spettrali. Sfruttando tale tecnica \u00e8 possibile non solo rilevare corpi estranei e difetti invisibili a occhio nudo, ma anche identificare ingredienti e classificare gli alimenti. Ad esempio, \u00e8 possibile rilevare il contenuto di acqua all\u2019interno di frutta e verdura, informazione utile perch\u00e9 il contenuto di umidit\u00e0 pu\u00f2 influenzare notevolmente la qualit\u00e0 dei prodotti agricoli e la durata della loro conservazione (la muffa \u00e8 una conseguenza dell\u2019eccesso di umidit\u00e0). L\u2019imaging SWIR pu\u00f2 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\u2019ossigeno 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 \u00e8 gradevole dal punto di vista organolettico ed estetico.<\/p>\n\n\n\n

\"Fra
Fra i chicchi \ndi caff\u00e8 \n\u00e8 necessario eliminare \ncorpi estranei.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Sensori e videocamere per SWIR imaging<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019imaging SWIR viene effettuato utilizzando dei sensori di immagine InGaAs, capaci di rilevare le lunghezze d\u2019onda del vicino infrarosso, caratterizzati da elevato frame rate, basso rumore di lettura e alta sensibilit\u00e0. Ci sono due tipi di sensori di immagine InGaAs: lineari e ad area. <\/p>\n\n\n\n

Quelli lineari sono adatti per lo smistamento in linea di prodotti agricoli, grazie alla loro velocit\u00e0 di scansione e all\u2019elevata sensibilit\u00e0.  Ci sono sensori sensibili a varie lunghezze d\u2019onda, con diverso numero di pixel e velocit\u00e0 di scansione. La maggior parte ha un package in metallo o in ceramica, ma sono disponibili anche opzioni di package pi\u00f9 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. <\/p>\n\n\n\n

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\u2019imaging iperspettrale e l\u2019ispezione di packaging. Hamamatsu offre diversi sensori 2D sensibili fino a 2,55 um, che possiedono un\u2019alta sensitivit\u00e0 e raggiungono velocit\u00e0 fino a 507 frame\/s. <\/p>\n\n\n\n

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\u2019imaging multispettrale\/iperspettrale (HSI). <\/p>\n\n\n\n

Identificare difetti di imballaggio<\/h3>\n\n\n\n

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 velocit\u00e0 di acquisizione ed elevata risoluzione, necessarie per analizzare i beni che viaggiano velocemente sul nastro trasportatore della linea di produzione.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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