Hochgeschwindigkeitslinien, minimale Taktzeiten und höchste Qualitätsanforderungen: Die industrielle Nudelproduktion stellt extreme Anforderungen an die Inspektion. Mit KI-basierter Bildverarbeitung und intelligentem Training ermöglicht Teledyne Dalsa eine präzise Fehlererkennung in Echtzeit.
Jährlich werden Fertig-Nudelgerichte in mehr als 100 Milliarden Portionen verzehrt. Große Hersteller in Ländern wie China, Japan, Korea und Taiwan bieten eine Vielzahl von Produkten mit unterschiedlichen Geschmacksrichtungen an und beliefern damit Millionen von Verbrauchern. „Angesichts der hohen Nachfrage und des engen Zeitrahmens für die Produktion ist eine gleichbleibende Qualität von entscheidender Bedeutung, um die Bedürfnisse des Marktes zu befriedigen“, sagt Steve Zhu, Vertriebsdirektor Asien bei Teledyne Dalsa. „Die Hersteller müssen sicherstellen, dass jede Charge die gewünschten Standards in Bezug auf die Textur, das Aussehen und den Geschmack erfüllt.“
Typische Fehler
Der Herstellungsprozess der Nudeln umfasst mehrere Schritte, darunter das Mischen von Mehl und Wasser zu einem Teig, das Stärken, Braten, Dämpfen und Trocknen der Nudeln. „Während dieser Schritte können Fehler auftreten“, gibt Steve Zhu zu bedenken.
Schließlich werden die Nudeln bei hohen Temperaturen von 130 bis 140 Grad Celsius gekocht. Übermäßiges Frittieren oder zu langes Kochen kann dazu führen, dass die Nudeln zu dunkel oder knusprig werden, was Textur und Geschmack beeinträchtigt. Kleine Partikel, die oft von verbrannten Zutaten herrühren, können die Nudeln verunreinigen und die Qualität und Sicherheit beeinträchtigen. Bei einigen Nudeln kann es durch den Frittiervorgang zu einer ungleichmäßigen Verteilung des Öls kommen, was zu einer uneinheitlichen Textur und einem schlechten Geschmack führt. Zudem können Nudeln, die unsachgemäß geknetet und geformt werden, Risse aufweisen, die die Kochkonsistenz und Textur beeinträchtigen.
Im Gleichschritt mit der Produktion
Um solche Fehler rechtzeitig zu erkennen, werden im Zubereitungsprozess vor der Zugabe von Gewürzen und in der abschließenden Verpackungsphase Inspektionssysteme eingesetzt, die sicherstellen, dass nur Nudeln von höchster Qualität in den Vertrieb gelangen. Dieser Prozess muss sowohl schnell als auch hochpräzise sein, um mit der Geschwindigkeit der Produktionslinien Schritt zu halten, die oft Hunderte von Nudelblöcken pro Minute produzieren.
Die Inspektionslösung von Teledyne Dalsa ist für eine solch hochpräzise Inspektion in anspruchsvoller Fertigungsumgebung konzipiert. Das System umfasst die KI-basierte Bildverarbeitungssoftware Sherlock und das KI-Trainingstool Astrocyte, um die Bilder zu analysieren, die von den Kamerasystemen Genie Nano und Linea aufgenommen werden. Gemeinsam ermöglichen diese Komponenten hochauflösende Aufnahmen und Echtzeitanalysen bei gleichzeitig präziser Fehlererkennung. Sherlock AI dient dabei als industrielle Bildverarbeitungsplattform, die Künstliche Intelligenz mit klassischen 2D-Bildverarbeitungstechniken verbindet. Astrocyte ist ein GUI-basiertes Trainingstool, mit dem Anwender eigene Bilder von Produkten, Proben und Defekten erfassen und labeln können. Auf dieser Basis lassen sich ausgewählte neuronale Netze trainieren. Diese übernehmen anschließend Aufgaben wie Anomalieerkennung, Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung.
Automatische Trainingsprozesse
Die Software bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter die KI-gesteuerte Auswahl von Fehlern und eine hohe Benutzerfreundlichkeit wie die schnelle Bereitstellung von Bildern, die zur Entwicklung von Anwendungen einfach per Drag & Place in das System eingegeben werden können. Automatische Trainingsprozesse, eine hohe Genauigkeit zur Erkennung von Fehlern in großen Bildern sowie die hohe Flexibilität und Skalierbarkeit der Software, die mehrere gleichzeitig laufende Threads unterstützt, zählen zu weiteren Merkmalen von Sherlock AI und Astrocyte. „Die Hersteller haben gelernt, wie ein industrielles, KI-integriertes Inspektionssystem Prozesse zur Qualitätskontrolle in der Produktion von Instantnudeln verbessern kann, indem es sicherstellt, dass Fehler wie überkochte Stärke, Rückstände, Fett und Risse in Nudeln mit nahezu perfekter Genauigkeit erkannt werden“, sagt Steve Zhu. „Qualitätskontrollen, die oft auf selektiver menschlicher Inspektion beruhen, reichen dagegen auf heutigem Niveau nicht mehr aus, um dem Umfang und der Geschwindigkeit moderner Produktionslinien gerecht zu werden.“
Schnell und genau
Für die Bilderfassung in einer solchen Inspektionsumgebung platziert Teledyne Dalsa eine Farbkamera vom Typ Genie Nano mit einer Auflösung von 1.280 × 960 Pixeln über den Nudeln, um deren Oberseite zu untersuchen. Die Kamera ist mit einem weißen Ringlicht ausgestattet, das eine gleichmäßige Ausleuchtung bei der Bildaufnahme gewährleistet. Unterhalb der Nudeln ist zusätzlich eine Linea-2K-GigE-Zeilenkamera positioniert. In Kombination mit einem weißen Linienlicht ermöglicht sie die Analyse der Unterseite. Mit ihrer Auflösung von 2.048 Pixeln und ihrer hohen Geschwindigkeit ist die Linea 2K für die Erkennung von Defekten in einem begrenzten Arbeitsabstand geeignet und erfasst auch Anomalien wie Stärkereste, Schmutz, Fett und Risse an den Nudeln.
Inspektion von oben und unten
Die Integration von Software und Bildverarbeitungskameras in den Produktionsprozess ermöglicht die schnelle Inspektion in Echtzeit. Die KI-gestützte Lösung arbeitet mit einer Geschwindigkeit von rund 80 bis 100 Millisekunden pro Nudelportion für die Inspektion von oben und unten.
Diese höhere Geschwindigkeit wird durch die parallele Ausführung mehrerer Threads ermöglicht, die durch die flexible Bildverarbeitungssoftware unterstützt werden, „und lässt bei Bedarf Reserven für eine noch schnellere Verarbeitung“, so Steve Zhu. „Dieses Leistungsniveau ist entscheidend für Hochgeschwindigkeits-Produktionslinien, die große Mengen an Nudeln pro Minute verarbeiten können.“
