Qualitätskontrolle: Von knapp 10 s auf 2 s
Prolongo-Faccsa integriert KI-gestützte Qualitätskontrolle in die gesamte Produktionskette für Wurstwaren und Schinken. (Quelle: Omron)
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der automatisierten Erkennung von Verunreinigungen. Insbesondere bei der Fleischverarbeitung ist eine zuverlässige Kontrolle wichtig, um die Produktqualität und Lebensmittelsicherheit sicherzustellen.
Hierfür wurde ein KI-gestütztes Bildverarbeitungsmodell entwickelt, das Verunreinigungen am Produkt identifiziert. Die nachgereichten Projektergebnisse zeigen einen deutlichen Geschwindigkeitsvorteil: Während die durchschnittliche Inspektionszeit bei der Nachbearbeitung zuvor 9,94 s betrug, reduzierte sie sich mit der KI-Bildverarbeitung auf 2 s. Das entspricht einer Verkürzung um rund 80 %.
Nach Angaben der Projektpartner erhöhte sich dadurch die Gesamtanlageneffektivität der Nachbearbeitungslinie um 41,75 %.
Auch bei der Kontrolle von Schlachtkörpern kommt KI zum Einsatz. Dort soll das System selbst geringe Verunreinigungen durch Gallenrückstände oder Darminhalt identifizieren und damit die visuelle Kontrolle durch das zuständige Fachpersonal beziehungsweise die amtlichen Veterinärdienste unterstützen.
KI erkennt Knochenfragmente und Biofilme
Weitere Anwendungen konzentrieren sich auf die Qualitätssicherung beim Schneiden und Verpacken. Mithilfe von SWIR-Kameras (Short-Wave Infrared) und KI-basierten Inspektionsalgorithmen können Knochenfragmente ab einer Größe von etwa 10 mm erkannt werden. Das gilt auch dann, wenn sie zwischen Schinkenscheiben verborgen liegen. Entsprechende Produkte lassen sich so vor der Auslieferung aussortieren.
Ein weiteres Modell dient zur Erkennung von Biofilmen auf Produktionsoberflächen. Dabei nutzt das System UV-basierte Bildverarbeitung, um Biofilme von gewöhnlichen Oberflächenrückständen zu unterscheiden.
Besonders interessant ist das Potenzial für die Optimierung der Reinigungsprozesse: Kann die KI zuverlässig bestätigen, dass keine Biofilme vorhanden sind, könnten die Reinigungszyklen von 40 min auf 20 min verkürzt werden. Nach den Berechnungen der Projektpartner wären dadurch eine Halbierung des Wasserverbrauchs und eine OEE-Steigerung um 8,3 % möglich.