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3D:*技术使食品“检测”得心

来源:   2006年09月04日 09:24   1108
对有机产品(例如食品)进行检查和分析似乎是件重复不变的工作,而实际上这方面的技术也是在不断更新变化的。有机产品种类繁多,从木材到鸡肉规格不一,大自然造就了千变万化的有机产品,也为食品加工业对这类产品进行自动分类,检查,分析和处理设置了难题。

    为了解决这个难题,企业把三维(3D)和色彩(color)等机器视觉技术应用于一个简易的操作系统,供食品生产厂商和zui终用户购买和使用。这些当初被视觉研究小觑了的技术现在却被成功地应用于食品加工业,为食品生产厂商加速产品渗透提供了机会。 

    从2D到3D的衍化多年以来,食品加工业一直使用二维(2D)机器视觉技术利用高线速来进行对水果蔬菜的分类。从使用基于VME的高带宽背板系统(与ISA服务器和PCI总线相比较而言),到使用的高带宽主机系统,食品分类系统仍然是功能强大的机器视觉技术系统之一。对机器视觉技术的新应用不断出现,但它需要系统能以更快的速度传递更多的信息。 

    食品检查的发展动力是什么?SICK公司(位于明尼苏达州的明尼亚波利斯市)的视觉业务发展KarlGunnarsson解释说,主要是为了检查一般情况下检查不到的信息。它可能是食品的表面特征,也可能是食品的体积﹑高度等。用二维技术很难获取这些信息,所以二维机器视觉技术检查系统不得不结合影像,多路照相机,或者进行特殊照明等方法来检查食品。即便这样,检测到的数据也达不到三维技术的度。例如,用二维技术检查传送带上的食品时,如果角度不好或食品有小片突起,那么得到的数据就不准确。一片饼干的厚度超出1/16英寸无所谓,当把一叠这样的饼干装进包装时,问题就显露出来了。结果只能把产品毁掉(主要为了减少不必要的损失),这样做可不太明智。 

    为了测量食品的体积,企业把三维激光检查系统和二维视觉检查系统结合起来使食品加工达到*化,满足对包装食品越来越严厉的视觉要求。这种系统使用底面格列式的电荷耦合器(CCD)来捕捉反射的激光线。图像处理算法是根据食品的激光位移采用三角网法来确定Z坐标轴上的信息,也就是高度,然后与激光检查系统得到的X,Y坐标轴上的信息结合在一起算出食品的形状和体积。 

    Gunnarsson说,除了用打线激光仪代替打点激光进行扫描使系统更易于操作以外,没有什么实质性的变化。然而,对于如何在食品加工中使用三维检查系统还有很多要学。 

    3D技术简便化近年来,在机器视觉技术产品上,采用三角网法的基本原理没有什么变化,但系统的集成度越来越高,供应商凭借体积小,功能多的机器视觉技术产品打入以OEM厂商为主的食品加工市场。 

    制造机器的人并不是机器视觉技术的专家,尤其在食品加工行业,因为这个行业在3年前才开始大量使用机器视觉技术。专门研究三维视觉技术的LMITechnologies公司(RoyalOak,Michigan)的业务发展DanHowe说,人们难免要涉及自己专业以外的领域,尽管使用线生成性镜片,激光笔和照相机并不难,但要制造一个快速的三维激光的三角网法系统并不那么容易,所以我们要在机器视觉技术方面提供支持。我们还帮助食品生产厂商处理废旧机器和其他一些操作与维护工作。我们提供的是一个只要开启就能一切自动正常运转的解决方案。 

    LMI公司还为食品加工业提供一种新的质量保证传感器,它能在标准的二维图像处理系统基础上使用打线激光仪自动测量产品的长,宽,高,面积和体积,还使用了一种新的色彩机器视觉检查技术。 

    Howe说,虽然我们也关注机器视觉技术在烤焙,水果和蔬菜分类等传统的食品处理中的应用,但目前我们主要关注的是食品分份儿和食品质量保证,因为*化配置和提高产量是提升产品价值的主要途径。 

    测量食品的形状和体积对食品分份儿和质量保证zui为关键。Howe举例说像快餐连锁店麦当劳和Wendy's这样的大客户对鸡肉和牛肉饼的形状和大小有着严格的要求,他们可不想要没有肉的汉堡。在切割过程中进行优化配置是zui有效的。大型机器制造商已经在分份儿机上使用了机器视觉技术,但是大多都是自制的。如果使用我们的系统,他们就不必再为了一个零部件而重新校准整台机器了。我们提供的是开启就能使用的机器视觉技术解决方案。如果他们想对色彩进行分析,也不用再专门安排一个工程师来做这项工作,我们提供的解决方案中已经包含了这项功能。 

    LMI的食品质量保证传感器能以每分钟100英尺的速度测量未分离的食品,分辨率达到毫米量级。市场中也有其他产品能解决这个问题,但他们都要求首先对食品进行分离。而我们的产品不需要安装多个传感器就可以测量同一视场内的多个食品。Howe预测说这个新产品将使我们现有的生产能力提高四倍。 

    食品加工技术更*Howe说,三维机器视觉技术通过增加数据为食品加工业提供更准确和有效的信息,色彩机器视觉技术同样也能帮助二维食品检查系统提高准确性,因此也是易于被食品加工业采用的技术。色彩可能还有其它的用途,比如用荧光或其它方法为食品业中已有的X光和其他安全检查系统提供额外的污染检查。
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