La vision artificielle dans le secteur des produits alimentaires

par | Août 27, 2019 | Contrôle de qualité, E2M, Vision Artificielle


La vision artificielle dans le secteur des produits alimentaires

Les exigences de qualité au sein de l’industrie alimentaire mettent les systèmes de vision artificielle au sommet des équipements indispensables dans le secteur alimentaire.

Tant en termes de réglementation comme les exigences du client, les produits du secteur alimentaire sont soumis à une surveillance permanente.

Avec l’automatisation des processus, le software et hardware chargées de capturer et traiter les données à grande vitesse, prennent de plus en plus d’importance.

Ainsi, les systèmes de vision artificiels se sont transformés en auxiliaires principaux des industriels.

 

Que peut offrir la vision artificielle au secteur des produits alimentaires?

Cette technologie jadis considérée comme une innovation avant-gardiste, constituent aujourd’hui un investissement indispensable pour assurer à l’entreprise son avantage concurrentiel.

Les systèmes de vision artificielle permettent inspection et classification depuis l’emballage jusqu’aux fruits, légumes, viandes dans divers emballages.

Bien que la précision et la vitesse sont les avantages les plus visibles, les systèmes de vision artificielles sont davantage est un gage de qualité du produit ainsi qu’un moyen de réduction des coûts de production.

En tant qu’équipement qui s’intègre et intègre le processus de fabrication, il favorise la capacité de gérer une plus grande quantité de produits tout en réduisant les articles défectueux.

Certains des équipements de vision artificiel conçus par E2M spécialement destinés à l’industrie alimentaire sont :

  • Visiocap: pour l’inspection des défauts de bouchons et bouteilles.
  • Visio Can-End: pour l’inspection des défauts aux conserves.
  • Visiotray: pour l’inspection des emballages thermoformé.

Cependant, de nombreux autres équipements de contrôle et de classification conçus par E2M jouent un rôle très important, tels que l’identification des défauts d’étiquettes, d’imprimés et d’emballages secondaires.