Qualitätssicherung von Backwaren automatisieren

Jeder Fehler einstudiert

aus: DLG-Lebensmittel 3/2021

In der Backwarenindustrie ist Effizienz entlang der gesamten Wertschöpfungskette ein essenzieller Wettbewerbsfaktor. Eine zuverlässige Automatisierung von Fertigungs- und Qualitätssicherungsprozessen ist entscheidend für einen modernen und leistungsfähigen Betrieb. Gerade bei der Verarbeitung großer Mengen rentiert es sich, neben Metalldetektoren und Röntgengeräten auch intelligente Technologien wie die der Künstlichen Intelligenz einzusetzen.

Keksproduktion

Bei Produzenten von Backwaren herrscht Hochbetrieb. Immer mehr Brote, Brötchen, Kekse, Kuchen und Torten werden hierzulande hergestellt. Die Zahlen vom Gfk-Consumer-Index bestätigen das: Demnach ist das Segment fortlaufend auf Wachstumskurs. Unter den Brotsorten sticht vor allem das Toastbrot mit plus 16 Prozent im Umsatz hervor und auch die feinen Backwaren verzeichnen im ersten Halbjahr 2020 ein Plus von 23 Prozent im Umsatz – im Monatsvergleich Juni 2020/19 ist der Anstieg mit 34 Prozent sogar noch deutlicher. Um trotz der zunehmenden Mengen gewährleisten zu können, dass nur einwandfreie Ware die Produktion verlässt, brauchen die Hersteller ein entsprechendes Know-how in der Qualitätssicherung und Flexibilität hinsichtlich der Produktionsanlagen und -abläufe. Eine wichtige Rolle spielen dabei intelligente Technologien, die den Prozess maßgeblich unterstützen – allen voran die industrielle Bildverarbeitung. Damit lassen sich Objekte entlang des gesamten Workflows – von der Produktion über die Qualitätssicherung bis hin zur Logistik – zielsicher und automatisiert erkennen. Produzenten profitieren dadurch von durchgängigen Prozessen, höherer Produktivität und Kosteneinsparungen.

Qualitätssicherung mit Künstlicher Intelligenz

Doch klassische Bildverarbeitung muss aufwendig von Grund auf programmiert werden. Hierbei werden Algorithmen von Experten von Hand entwickelt, das erfordert oftmals viel Zeit. Hinzu kommt: Klassische Lösungen können komplexe Aufgaben, wie unterschiedliche oder schwierige Fehlerbilder, nicht oder nur schwer abbilden. Das Berliner Unternehmen Data Spree setzt deswegen auf Künstliche Intelligenz (KI), mit der die Softwareentwickler die Qualitätsinspektion von Keksen mittels Bildverarbeitung optimiert haben. Das Prinzip: Im ersten Schritt werden zunächst Bilder von guten und fehlerhaften Produkten aufgenommen. Dann erfolgt die Zuordnung der Bilder in „Ok“ und „Nicht Ok“, auch Annotation oder Labeling genannt. Data Spree unterstützt hier aktiv mit Tools und Services. Schließlich trainiert die KI schrittweise die Erkennung und korrekte Zuordnung der „Ok“- und „Nicht Ok“-Beispiele. Hierbei lernt sie selbstständig, gute von schlechten Produkten anhand von Bilddaten zu unterscheiden. Wie beim menschlichen Gehirn verbessert sich ihre Genauigkeit kontinuierlich. So ist sie in der Lage, unterschiedliche und komplexe Fehlerbilder schnell zu erkennen, beispielsweise verschiedene Oberflächenfehler, Risse, Brüche und Farbfehler. Die schnellen KI-Modelle der Berliner Firma sorgen zudem für eine gute Echtzeitfähigkeit im hochfrequenten Produktionsbetrieb. Ein weiterer Vorteil ist die Flexibilität des lernenden Systems. Falls sich Produkte, Eigenschaften oder Fehlerbilder aufgrund von Produktionsumstellungen ändern, trainiert die KI mit neuen Bildern. So lässt sich auf Änderungen in der Produktion reagieren, ohne wieder von vorne anfangen oder in eine neue Lösung investieren zu müssen.

Kekse
KI ist in der Lage, Kekse anhand von Bildern zu unterscheiden: Was brüchig ist, fliegt bei der Qualitätskontrolle raus. © Etienne Voss – stock.adobe.com
Kombination von Metalldetektor und Röntgengerät
Johannes Pilz, Geschäftsführer der Backwelt Pilz, überzeugt die Kombination von Metalldetektor und Röntgengerät.