Système d'imagerie hyperspectrale contrôle la qualité des biscuits
Le système d'imagerie industrielle utilise l'optique Kowa pour mesurer la teneur en matières grasses des biscuits et des pâtisseries sur la ligne de production.
L'imagerie hyperspectrale peut être considérée comme un changement de paradigme dans le domaine du traitement d'images et comme une source d'abondance de données de haute qualité pour les systèmes de traitement d'images basés sur des algorithmes d'intelligence artificielle. Au lieu des trois canaux de couleur habituels en vision artificielle, l'imagerie hyperspectrale utilise jusqu'à des centaines de canaux. Cela permet de détecter des différences très fines. En outre, les caméras hyperspectrales disposent souvent d'une plage spectrale étendue, qui va au-delà du visible, c'est-à-dire jusqu'au spectre infrarouge. Ainsi, l'imagerie hyperspectrale permet de déterminer les propriétés chimiques et physiques d'un produit, par exemple le tri des plastiques dans une usine de recyclage ou le contrôle de la qualité des produits biologiques dans l'industrie alimentaire.
Jusqu'à présent, l'utilisation de cette technologie était toutefois limitée à des environnements très spécifiques : les applications militaires et les laboratoires de recherche. L'entreprise espagnole IRIS Technology a développé des solutions permettant d'utiliser l'imagerie hyperspectrale pour l'inspection industrielle en ligne. Ces solutions comprennent à la fois du matériel approprié et des algorithmes d'apprentissage automatique adaptés à chaque application.
Un bon exemple de mise en œuvre réussie de l'imagerie hyperspectrale dans une application industrielle est la solution développée par IRIS pour une grande boulangerie industrielle afin de déterminer en temps réel et en continu la teneur en matières grasses des biscuits et des pâtisseries.
Modifications inexpliquées des propriétés du produit
Dans l'industrie alimentaire, il est indispensable de garder le processus de fabrication sous contrôle. Cela permet de s'assurer que la qualité et le goût du produit restent constants pour une recette donnée. Le contrôle de la teneur en matières grasses est particulièrement important. C'est ce qu'attendent les consommateurs. En outre, de grandes variations de la valeur de la matière grasse entraînent des dépassements de coûts dus à une utilisation non optimale de la matière première qu'est l'huile, ainsi que des changements inattendus de la palatabilité du produit lorsque l'utilisation est largement supérieure ou inférieure à la valeur optimale.
Le client d'IRIS, une entreprise alimentaire de premier plan spécialisée dans les biscuits et les pâtisseries, a observé des changements dans le produit qui pouvaient difficilement être expliqués par des modifications de la recette. Une enquête a donc été lancée pour déterminer quels processus étaient à l'origine de ces changements.
L'enquête a été longue et compliquée, car les techniques de laboratoire actuelles pour contrôler la teneur en matières grasses sont réalisées hors ligne et nécessitent des prélèvements, des préparations, des ressources et du personnel spécifiques. Il faut plusieurs heures pour obtenir les résultats et il n'est pas possible de corriger le processus en temps réel. Cela rend ces méthodes incompatibles avec l'idée de standardisation du produit et avec toute tentative d'optimiser les paramètres critiques de qualité dans le processus de production.
Mesure en ligne pour une correction immédiate
L'usine avait besoin d'une mesure continue avec une marge d'erreur minimale pour mesurer rapidement la teneur en matières grasses et l'associer à des changements dans ses processus. L'entreprise s'est adressée à IRIS pour mettre en œuvre une solution d'imagerie hyperspectrale en ligne capable d'effectuer une inspection à 100 % des produits et de déterminer leur teneur en matières grasses en temps réel.
Le système est basé sur la plate-forme matérielle IRIS VISUM HSI. VISUM HSI est un analyseur d'imagerie hyperspectrale industriel en ligne qui peut être intégré dans tout type de ligne de production pour surveiller la qualité des produits en temps réel lorsque les informations spatiales (forme et position) sont pertinentes. VISUM HSI est basé sur une caméra linéaire avec une sensibilité SWIR (ondes courtes infrarouge , 900-1.700 nm). Il est donc bien adapté à la mesure de la teneur en graisse, qui est mieux détectée à 1.200 nm et environ 1.750 nm. Le système peut saisir jusqu'à 300 lignes par seconde afin de contrôler les produits sans ralentir le processus. Le logiciel intégré et les outils chimiométriques d'IRIS Technology Solutions permettent à l'utilisateur d'autocalibrer l'appareil en cas de changement de la composition du produit et de l'intégrer de manière transparente dans les systèmes d'information de l'entreprise.
Des images nettes avec les objectifs optimisés SWIR de Kowa
Un défi particulier de l'imagerie SWIR est le choix de la bonne optique. Les objectifs conçus pour le spectre visible ne sont pas adaptés à l'imagerie hyperspectrale. La lumière SWIR ne peut pas être focalisée comme la lumière visible, ce qui entraîne des images floues. "Nous avons testé plusieurs types d'objectifs de différents fabricants", explique Joan Puig, directeur adjoint d'IRIS, "et nous avons finalement opté pour le LM8HC-SW de Kowa, car il offre d'excellentes performances sur toute la plage spectrale de notre système VISUM HIS".
Le LM8HC-SW de Kowa est un objectif industriel de 8 mm à monture C optimisé pour le spectre infrarouge à ondes courtes (SWIR), ce qui le rend idéal pour la détection de graisse à 1 200 et 1 750 nm. Il fait partie de la série HC-SW de Kowa avec des objectifs optimisés pour les SWIR, qui comprend également des modèles de 12,5 mm, 16 mm, 25 mm, 35 mm et 50 mm de distance focale. Le design industriel de Kowa convenait également bien au matériel robuste du VISUM HIS, optimisé pour les environnements difficiles.
Le système d'inspection VISUM HIS est utilisé avec succès dans la chaîne de production de la boulangerie depuis début 2022. Grâce à ce système, la boulangerie a été en mesure d'identifier le problème de processus qui entraînait des variations de la teneur en matières grasses dans le processus de fermentation et de prendre des mesures correctives. En conséquence, la teneur en graisse a pu être stabilisée et la consommation d'huile du processus de fabrication a été réduite de 1,5 %. Avec le matériel, les composants optiques et le logiciel adéquats, l'entreprise est en mesure de surveiller en permanence la teneur en matières grasses de ses produits. Cela permet de garantir une qualité constante des produits ainsi que des coûts de fabrication optimisés sans gaspillage d'huile. En cas d'écart des paramètres, une alarme se déclenche automatiquement, ce qui permet de prendre immédiatement des mesures correctives. Le succès de ce projet a convaincu le client IRIS d'introduire le système sur d'autres sites de production.
Solution idéale pour le contrôle des denrées alimentaires
Ce qui est vrai pour les matières grasses l'est aussi pour d'autres paramètres dans la production alimentaire, comme l'humidité, la graisse, le sucre, les épices ou autres. Il existe une valeur "optimale" dans l'équation qualité vs coûts de production, mais elle est difficile à atteindre en raison du manque de mesures en temps réel et d'informations sur la composition chimique du produit. Les systèmes d'imagerie hyperspectrale d'IRIS Technology, associés aux objectifs industriels optimisés SWIR de Kowa, permettent aux fabricants de produits alimentaires de surveiller en temps réel la conformité de leurs produits à la recette, sans ralentir le processus de production.
L'imagerie hyperspectrale peut être considérée comme un changement de paradigme dans le domaine du traitement d'images et comme une source d'abondance de données de haute qualité pour les systèmes de traitement d'images basés sur des algorithmes d'intelligence artificielle. Au lieu des trois canaux de couleur habituels en vision artificielle, l'imagerie hyperspectrale utilise jusqu'à des centaines de canaux. Cela permet de détecter des différences très fines. En outre, les caméras hyperspectrales disposent souvent d'une plage spectrale étendue, qui va au-delà du visible, c'est-à-dire jusqu'au spectre infrarouge. Ainsi, l'imagerie hyperspectrale permet de déterminer les propriétés chimiques et physiques d'un produit, par exemple le tri des plastiques dans une usine de recyclage ou le contrôle de la qualité des produits biologiques dans l'industrie alimentaire.
Jusqu'à présent, l'utilisation de cette technologie était toutefois limitée à des environnements très spécifiques : les applications militaires et les laboratoires de recherche. L'entreprise espagnole IRIS Technology a développé des solutions permettant d'utiliser l'imagerie hyperspectrale pour l'inspection industrielle en ligne. Ces solutions comprennent à la fois du matériel approprié et des algorithmes d'apprentissage automatique adaptés à chaque application.
Un bon exemple de mise en œuvre réussie de l'imagerie hyperspectrale dans une application industrielle est la solution développée par IRIS pour une grande boulangerie industrielle afin de déterminer en temps réel et en continu la teneur en matières grasses des biscuits et des pâtisseries.
Modifications inexpliquées des propriétés du produit
Dans l'industrie alimentaire, il est indispensable de garder le processus de fabrication sous contrôle. Cela permet de s'assurer que la qualité et le goût du produit restent constants pour une recette donnée. Le contrôle de la teneur en matières grasses est particulièrement important. C'est ce qu'attendent les consommateurs. En outre, de grandes variations de la valeur de la matière grasse entraînent des dépassements de coûts dus à une utilisation non optimale de la matière première qu'est l'huile, ainsi que des changements inattendus de la palatabilité du produit lorsque l'utilisation est largement supérieure ou inférieure à la valeur optimale.
Le client d'IRIS, une entreprise alimentaire de premier plan spécialisée dans les biscuits et les pâtisseries, a observé des changements dans le produit qui pouvaient difficilement être expliqués par des modifications de la recette. Une enquête a donc été lancée pour déterminer quels processus étaient à l'origine de ces changements.
L'enquête a été longue et compliquée, car les techniques de laboratoire actuelles pour contrôler la teneur en matières grasses sont réalisées hors ligne et nécessitent des prélèvements, des préparations, des ressources et du personnel spécifiques. Il faut plusieurs heures pour obtenir les résultats et il n'est pas possible de corriger le processus en temps réel. Cela rend ces méthodes incompatibles avec l'idée de standardisation du produit et avec toute tentative d'optimiser les paramètres critiques de qualité dans le processus de production.
Mesure en ligne pour une correction immédiate
L'usine avait besoin d'une mesure continue avec une marge d'erreur minimale pour mesurer rapidement la teneur en matières grasses et l'associer à des changements dans ses processus. L'entreprise s'est adressée à IRIS pour mettre en œuvre une solution d'imagerie hyperspectrale en ligne capable d'effectuer une inspection à 100 % des produits et de déterminer leur teneur en matières grasses en temps réel.
Le système est basé sur la plate-forme matérielle IRIS VISUM HSI. VISUM HSI est un analyseur d'imagerie hyperspectrale industriel en ligne qui peut être intégré dans tout type de ligne de production pour surveiller la qualité des produits en temps réel lorsque les informations spatiales (forme et position) sont pertinentes. VISUM HSI est basé sur une caméra linéaire avec une sensibilité SWIR (ondes courtes infrarouge , 900-1.700 nm). Il est donc bien adapté à la mesure de la teneur en graisse, qui est mieux détectée à 1.200 nm et environ 1.750 nm. Le système peut saisir jusqu'à 300 lignes par seconde afin de contrôler les produits sans ralentir le processus. Le logiciel intégré et les outils chimiométriques d'IRIS Technology Solutions permettent à l'utilisateur d'autocalibrer l'appareil en cas de changement de la composition du produit et de l'intégrer de manière transparente dans les systèmes d'information de l'entreprise.
Des images nettes avec les objectifs optimisés SWIR de Kowa
Un défi particulier de l'imagerie SWIR est le choix de la bonne optique. Les objectifs conçus pour le spectre visible ne sont pas adaptés à l'imagerie hyperspectrale. La lumière SWIR ne peut pas être focalisée comme la lumière visible, ce qui entraîne des images floues. "Nous avons testé plusieurs types d'objectifs de différents fabricants", explique Joan Puig, directeur adjoint d'IRIS, "et nous avons finalement opté pour le LM8HC-SW de Kowa, car il offre d'excellentes performances sur toute la plage spectrale de notre système VISUM HIS".
Le LM8HC-SW de Kowa est un objectif industriel de 8 mm à monture C optimisé pour le spectre infrarouge à ondes courtes (SWIR), ce qui le rend idéal pour la détection de graisse à 1 200 et 1 750 nm. Il fait partie de la série HC-SW de Kowa avec des objectifs optimisés pour les SWIR, qui comprend également des modèles de 12,5 mm, 16 mm, 25 mm, 35 mm et 50 mm de distance focale. Le design industriel de Kowa convenait également bien au matériel robuste du VISUM HIS, optimisé pour les environnements difficiles.
Le système d'inspection VISUM HIS est utilisé avec succès dans la chaîne de production de la boulangerie depuis début 2022. Grâce à ce système, la boulangerie a été en mesure d'identifier le problème de processus qui entraînait des variations de la teneur en matières grasses dans le processus de fermentation et de prendre des mesures correctives. En conséquence, la teneur en graisse a pu être stabilisée et la consommation d'huile du processus de fabrication a été réduite de 1,5 %. Avec le matériel, les composants optiques et le logiciel adéquats, l'entreprise est en mesure de surveiller en permanence la teneur en matières grasses de ses produits. Cela permet de garantir une qualité constante des produits ainsi que des coûts de fabrication optimisés sans gaspillage d'huile. En cas d'écart des paramètres, une alarme se déclenche automatiquement, ce qui permet de prendre immédiatement des mesures correctives. Le succès de ce projet a convaincu le client IRIS d'introduire le système sur d'autres sites de production.
Solution idéale pour le contrôle des denrées alimentaires
Ce qui est vrai pour les matières grasses l'est aussi pour d'autres paramètres dans la production alimentaire, comme l'humidité, la graisse, le sucre, les épices ou autres. Il existe une valeur "optimale" dans l'équation qualité vs coûts de production, mais elle est difficile à atteindre en raison du manque de mesures en temps réel et d'informations sur la composition chimique du produit. Les systèmes d'imagerie hyperspectrale d'IRIS Technology, associés aux objectifs industriels optimisés SWIR de Kowa, permettent aux fabricants de produits alimentaires de surveiller en temps réel la conformité de leurs produits à la recette, sans ralentir le processus de production.
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