nyheter

1. Analys av bakgrund och problemområden
Företagsöversikt:
Ett visst livsmedelsföretag är en stor tillverkare av bakverk, med fokus på produktion av skivat rostat bröd, smörgåsbröd, baguetter och andra produkter, med en daglig produktion på 500 000 påsar, och levereras till stormarknader och cateringkedjor över hela landet. Under senare år har företaget mött följande utmaningar på grund av ökad konsumentuppmärksamhet på livsmedelssäkerhet:

Ökade klagomål på främmande föremål: Konsumenter har upprepade gånger rapporterat att främmande metallföremål (såsom ståltråd, knivskräp, häftklamrar etc.) har blandats i brödet, vilket har skadat varumärkets rykte.
Produktionslinjens komplexitet: Produktionsprocessen involverar flera processer som blandning av råmaterial, formning, bakning, skivning och förpackning. Främmande metallföremål kan komma från råmaterial, slitage på utrustningen eller mänskliga driftsfel.
Otillräckliga traditionella detektionsmetoder: artificiell visuell inspektion är ineffektiv och kan inte upptäcka interna främmande föremål; metalldetektorer kan bara känna igen ferromagnetiska metaller och är inte tillräckligt känsliga för icke-järnmetaller (såsom aluminium, koppar) eller små fragment.

Kärnkrav:
Uppnå helautomatisk och högprecisionsdetektering av främmande föremål i metall (täcker järn, aluminium, koppar och andra material, med en minsta detekteringsnoggrannhet på ≤0,3 mm).
Inspektionshastigheten måste matcha produktionslinjen (≥6000 förpackningar/timme) för att undvika att bli en flaskhals i produktionen.
Uppgifterna är spårbara och uppfyller kraven för ISO 22000 och HACCP-certifiering.

2. Lösningar och enhetsdistribution
Utrustningsval: Använd Fanchi techs röntgenapparat för livsmedelsföremål, med följande tekniska parametrar:

Detektionsförmåga: Den kan identifiera främmande föremål som metall, glas, hårdplast, grus etc., och metalldetekteringsnoggrannheten når 0,2 mm (rostfritt stål).
Bildteknik: Dubbelenergiröntgenteknik i kombination med AI-algoritmer för att automatiskt analysera bilder och urskilja skillnader i främmande material och livsmedelsdensitet.
Bearbetningshastighet: upp till 6000 paket/timme, stöder dynamisk pipeline-detektering.
Avstängningssystem: Pneumatisk strålborttagningsanordning, svarstiden är <0,1 sekunder, vilket säkerställer att isoleringsgraden för den problematiska produkten är >99,9 %.
‌
Riskpunktsposition:
Mottagning av råmaterial: Mjöl, socker och andra råmaterial kan vara blandade med metallföroreningar (t.ex. skadade transportförpackningar från leverantörer).
Blandnings- och formningslänkar: Blandarbladen är slitna och metallskräp produceras, och metallskräp finns kvar i formen.
Skär- och förpackningslänkar: Skärarens blad är trasigt och metalldelarna från förpackningslinjen faller av.
Installation av utrustning:
Installera en röntgenapparat före (efter) brödskivorna för att upptäcka de formgjutna men ouppackade brödskivorna (figur 1).
Utrustningen är kopplad till produktionslinjen, och detekteringen utlöses av fotoelektriska sensorer för att synkronisera produktionsrytmen i realtid.
Parameterinställningar:
Justera röntgenenergitröskeln enligt brödets densitet (mjukt bröd kontra hård baguette) för att undvika feldetektering.
Ställ in larmtröskeln för främmande föremåls storlek (metall ≥0,3 mm, glas ≥1,0 mm).
3. Implementeringseffekt och dataverifiering
Detektionsprestanda:

Detekteringsfrekvens för främmande föremål: Under testoperationen upptäcktes 12 främmande föremål av metall framgångsrikt, inklusive 0,4 mm rostfri ståltråd och 1,2 mm aluminiumspån, och läckagedetekteringsfrekvensen var 0.
‌Falsklarmsfrekvens‌: Genom optimering av AI-inlärning har andelen falsklarm sjunkit från 5 % i ett tidigt skede till 0,3 % (till exempel har fallet med att brödbubblor och sockerkristaller felbedöms som främmande föremål minskat kraftigt).
Ekonomiska fördelar:

Kostnadsbesparingar:
Minskade 8 personer i konstgjorda kvalitetsinspektionspositioner, vilket sparar cirka 600 000 yuan i årliga arbetskraftskostnader.
Undvik potentiella återkallelser (uppskattat baserat på historiska data överstiger förlusten vid en enskild återkallelse 2 miljoner yuan).
Effektivitetsförbättring: Produktionslinjens totala effektivitet har ökats med 15 %, eftersom inspektionshastigheten är exakt matchad med förpackningsmaskinen och det inte finns någon väntetid vid avstängning.
Kvalitet och varumärkesförbättring:
Kundklagomålsfrekvensen minskade med 92 %, och det certifierades av en leverantör av "Zero Foreign Materials" till cateringkedjan, och ordervolymen ökade med 20 %.
Generera dagliga kvalitetsrapporter genom inspektionsdata, realisera spårbarhet av hela produktionsprocessen och klara BRCGS-granskningen (Global Food Safety Standard).

4. Drift- och underhållsdetaljer
Utbildning av människor:
Operatören måste behärska justering av utrustningsparametrar, bildanalys (figur 2 visar typisk jämförelse av bildbehandling av främmande föremål) och felkodsbearbetning.
Underhållsteamet rengör röntgensändarens fönster varje vecka och kalibrerar känsligheten varje månad för att säkerställa enhetens stabilitet.
Kontinuerlig optimering:
AI-algoritmer uppdateras regelbundet: de ackumulerar bilddata från främmande föremål och optimerar modelligenkänningsfunktioner (som att skilja sesamfrön från metallskräp).
Utrustningens skalbarhet: reserverade gränssnitt, som kan anslutas till fabrikens MES-system i framtiden för att realisera kvalitetsövervakning i realtid och koppling till produktionsplanering.

5. Slutsats och branschvärde
Genom att introducera Fanchi techs röntgenmaskin för främmande föremål i livsmedel, löste ett visst livsmedelsföretag inte bara de dolda farorna med främmande föremål i metall, utan flyttade också kvalitetskontrollen från "efterbehandling" till "förebyggande", vilket blev ett riktmärke för intelligenta uppgraderingar inom bageriindustrin. Denna lösning kan återanvändas för andra livsmedel med hög densitet (såsom fryst deg, torkat fruktbröd) för att ge företag full livsmedelssäkerhetsgarantier.