Дефектоскопия сырья на конвейере

Для производителей снеков и кондитерских изделий арахис является ингредиентом с повышенными требованиями к качеству и безопасности. При нарушении условий хранения или транспортировки на ядрах может развиваться плесень, что ведет к риску образования афлатоксинов — одних из наиболее опасных канцерогенов, которые не разрушаются термообработкой. Даже единичные зараженные ядра могут привести к заражению оборудования, перекрестному заражению других орехов, отзыву всей партии сырья, серьезным финансовым потерям и репутационным издержкам.

Традиционный контроль качества основывается на ручной инспекции. Однако высокая скорость работы линии и утомляемость персонала предполагают, что в фокусе внимания оказываются только крупные скопления пораженных орехов, что не гарантирует стабильного результата.

На некоторых фабриках установлены фотосепараторы, которые производят отбраковку орехов, однако попадение в оборудование большого количества орехов с плесенью может привести к его поломке и необходимости полной остановке конвейера для дезинфекции линии.

Чтобы повысить просматриваемость сырья на производстве шоколадных батончиков и предотвратить простои оборудования, принято решение автоматизировать процесс контроля качества с помощью фотосепаратора в связке с компьютерным зрением.

Перед командой “Мотива” была поставлена задача разработать программно-аппаратный комплекс, способный на конвейере выявлять плесневые поражения, составляющие не менее 15% площади ореха (в среднем 12 кв мм), работающий стабильно в условиях недостаточного освещения, арахисовой пыли, дающей ложные срабатывания, и вариативности сырья. Решение необходимо интегрировать в существующую производственную инфраструктуру без остановки линии на длительный срок.

Работа над проектом осложнялась большим количеством производственных особенностей:

• высокая вариативность дефекта. Плесень может проявляться в разных оттенках и формах, что осложняет построение устойчивой модели распознавания;
• небольшой размер объекта интереса (среднее ядро – 80 кв мм). Дефекты занимают 10-15% площади ядра и требуют высокой детализации изображения;
• разнообразная текстура сырья. Цвет и фактура арахиса варьируются в зависимости от партии и сорта;
• нестабильная скорость работы конвейерной линии– до 20 м/мин;
• промышленные ограничения. В отличие от лабораторных условий, система должна работать в условиях вибрации, пыли и переменного освещения, отвечать требованиям “food safety” - безопасности на пищевом производстве

На старте проекта отсутствовал достаточный массив изображений с подтвержденными случаями плесени: доля зараженных ядер в общем потоке значительно ниже доли качественного продукта, кроме того в массе встречаются включения, которые нежелательны, но дефектами не являются (шелуха и фрагменты стеблей). Требовалась совместная работа с технологами для формирования корректного датасета и разметки.

Для определения скорости конвейера при разгоне и торможении был разработан модуль одометрии на основе математической модели. Это позволило точно определять нахождение пораженной плесенью области и за счет интеграции с контроллером автоматически останавливать конвейер для проверки оператором. При обнаружении на линии 7 таких областей, партия снимается с линии, а конвейер проходит процедуру очистки.

Чтобы повысить качество изображений, поступающих с камеры, были установлены лампы дополнительного освещения. Для стабилизации работы камеры также были разработаны математические модули, позволяющие программными методами сбалансировать качество изображения, подверженное шуму, возникающему из-за вибрации на производстве.

Чтобы минимизировать количество ложных срабатываний при сохранении высокой чувствительности к дефектам, требовалось обучить модель различать тонкие текстурные отличия: некоторые естественные потемнения и сколы визуально напоминали плесень.

Помимо программного обеспечения в рамках проекта были собраны шкаф управления и рабочее место оператора, позволяющее гибко настраивать работу системы, меняя параметры сырья, освещенности, резкости изображения и др.

Для тестирования работы системы в лабораторных условиях были изготовлены муляжи орехов, которые визуально полностью повторяли целевые дефекты. В рамках проекта профессиональные декораторы вручную изготовили и разрисовали партию из 100 штук.

В рамках проекта был разработан и запущен в эксплуатацию программно-аппаратный комплекс для выявления плесени на арахисе, который:

Проект стал примером успешной цифровизации участка входного контроля и подтвердил экономическую целесообразность применения технологий компьютерного зрения в пищевой промышленности. После завершения процесса пуско-наладки предполагается дообучение модели на новых данных для повышения устойчивости к сезонным и сырьевым изменениям и тиражирование решения на другие производственные площадки.