“Dall’azienda agricola alla tavola”: Sistemi di visione nell’industria alimentare

15 Ottobre 2021
imaging

La richiesta di cibo di alta qualità che soddisfi sia i nostri fabbisogni alimentari che il desiderio di mangiar sano, accomuna gran parte dei Paesi del mondo. Per questo motivo, i professionisti del settore agricolo e dell’industria dell’imballaggio sanno quanto sia importante l’ispezione dei prodotti alimentari durante il processo di confezionamento.

Il settore presenta sfide complesse, come la necessità di identificare prodotti agricoli contaminati da corpi estranei (pietre, detriti, ecc…), confezioni danneggiate, prodotti etichettati erroneamente o alimenti avariati.

 

 

La tecnologia può venire in soccorso degli operatori del settore grazie all’imaging SWIR e VIS, che utilizzano rispettivamente sensori InGaAs e CCD/CMOS e alle analisi a raggi X con l’utilizzo di sorgenti e rivelatori adatti per utilizzo in linee di lavorazione o produzione.
Grazie a videocamere e sensori opportunamente sviluppati è possibile realizzare dispositivi automatizzati per l’ispezione, lo smistamento ed i controlli di qualità degli alimenti. Questi sistemi ottici permettono di identificare eventuali non conformità nei prodotti alimentari o nei loro imballaggi evitandone l’immissione sul mercato.

 

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. Questo procedimento, però, non consente l’eliminazione di corpi estranei come pietre o ghiaia che, se confezionati insieme al caffè, potrebbero creare problemi igienico-sanitari e ridurre la qualità del prodotto finale, con conseguente danno economico per l’azienda.

In questo caso, si può far ricorso alla visione artificiale per distinguere oggetti di forma e dimensioni simili, appunto come i chicchi di caffè e la ghiaia. Videocamere e rilevatori possono infatti essere posizionati in punti strategici lungo la linea di produzione per identificare i materiali in base ai loro spettri SWIR.

 

Le sfide della produzione industriale

Con una popolazione mondiale attualmente pari a 7,7 miliardi e con una previsione di crescita fino a 9,7 miliardi entro il 2025, le aziende alimentari devono tenere il passo con la crescente domanda di alimenti di alta qualità. È necessario quindi ottimizzare costantemente il processo di selezione ed ispezione degli alimenti.

In passato il cibo che transitava lungo i nastri trasportatori veniva smistato manualmente. Oggi lo smistamento manuale non è più realizzabile a causa del continuo aumento dei volumi, che comporterebbe problemi sia di costi che 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.
  • L’aumento del volume dei prodotti che viaggiano lungo il nastro trasportatore, e conseguentemente della loro velocità, riducono l’accuratezza delle operazioni.
  • Il richiamo dei prodotti difettosi già immessi sul mercato comporta ulteriori costi.

La visione artificiale permette alle aziende di ridurre gli errori nella selezione e nel confezionamento degli alimenti in maniera del tutto automatizzata, rilevando difetti che per un essere umano sarebbero difficili, o addirittura impossibili, da identificare.

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Per ottimizzare il processo di ispezione e selezione, mentre i prodotti alimentari viaggiano lungo il 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 e che sono invisibili all’occhio umano, mentre le videocamere CMOS consentono di identificare i difetti visibili.

 

 

 

Controlli nel visibile: i sensori CMOS

Hamamatsu dispone di sensori di immagine lineare CMOS con range spettrale esteso dall’UV al vicino infrarosso (fino a 1100 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 x 30 pixel a 1.280 x 1.024 pixel.

 

SWIR: Guarda sotto la superficie

Una tecnica emergente nel campo delle ispezioni alimentari è l’imaging iperspettrale SWIR (Short Wavelength IfraRed), che permette di collezionare allo stesso tempo sia le informazioni spaziali che quelle spettrali. Sfruttando tale tecnica risulta possibile, non solo rilevare corpi estranei e difetti invisibili ad 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, capacità di interesse perché il contenuto di umidità può influenzare notevolmente la qualità dei prodotti agricoli e la durata della loro conservazione, infatti un eccesso di umidità può provocare lo sviluppo di muffe.

L’imaging SWIR è anche in grado di 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 avvio a processi ossidativi. Anche se il consumo di frutta ammaccata o troppo matura non comporta rischi per la salute, risulta non gradevole dal punto di vista organolettico ed estetico, quindi la cernita risulta importante per l’industria alimentare.

 

 

 

Sensori InGaAs e videocamere per SWIR imaging

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

Esistono due diversi tipi di sensori di immagine InGaAs: lineari e ad area.

I sensori di immagine lineari sono adatti per lo smistamento in linea di prodotti agricoli, grazie alla loro velocità di scansione e all’elevata sensibilità. Sono disponibili sensori sensibili a varie lunghezze d’onda, con diverso numero di pixel e velocità di scansione. La maggior parte di questi sensori di immagine lineari 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 1,7um o 2,5um), fornendo sia i singoli sensori che soluzioni modulari facilmente integrabili.

I sensori ad area sono rivelatori bidimensionali costituiti da una matrice di fotodiodi InGaAs e da un circuito di lettura integrato (ROIC), possono essere usati in diverse applicazioni tra cui l’imaging iperspettrale e l’ispezione di packaging. Hamamatsu offre diversi sensori 2D, sensibili sino a 2,55um che possiedono un’alta sensitività e raggiungono elevate velocità (sino 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 la realizzazione di videocamere per l’imaging multispettrale/iperspettrale (HSI).

 

Difetti di imballaggio

Anche dopo il confezionamento, le videocamere CCD/CMOS e InGaAs possono contribuire all’identificazione dei 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.

 

 

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