Food Safety, oder zu Deutsch Lebensmittelsicherheit, ist nicht nur ein modisches Schlagwort, sondern ein zentrales Element für Unternehmen in der Lebensmittelindustrie. Tatsächlich ist Profitabilität langfristig nur durch eine konsequente Qualitätssicherung zu erreichen. Dabei reicht es nicht, nur am Ende der Produktionskette Kontrollen durchzuführen. Eine effektive Lebensmittelsicherheit erfordert Überwachung an jedem einzelnen Kontrollpunkt der Produktion. Anlagen zur Fremdkörperdetektion sind für diesen Prozess unverzichtbar. Trotz unterschiedlicher zur Verfügung stehender Technologien gibt es jedoch Lebensmittel mit starkem Produkteffekt, die mit herkömmlichen Methoden nicht optimal untersucht werden können. Ist bei der Untersuchung von schwierigen Produkten die Empfindlichkeit von induktiven Systemen zu hoch eingestellt, hat das den Nachteil, dass es zu Fehlauslösungen und dadurch zu Produktionsverlusten kommt. Produktinspektionssysteme auf Röntgenbasis sind eine Alternative aber kostenintensiver als Metalldetektoren.
Der Einsatz leistungsstarker Software kann hier helfen. Durch die Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit mittels KI-Methoden kann die Zuverlässigkeit von Detektionssystemen zusätzlich gesteigert werden. Die Reduzierung von Fehlalarmen durch Produkteinflüsse ist ein entscheidender Schritt, um die Effizienz in der Verarbeitung und Qualitätskontrolle zu erhöhen. Beispielsweise ist der Ausschluss metallisierter Verpackungen aus dem Erkennungsprozess möglich, um eine präzisere Sortierung und Trennung von Materialien zu gewährleisten. KI-basierte Visualisierungssoftware liefert hier essenzielle Daten und Fakten. Darüber hinaus stellt sie die komplexen Informationen übersichtlich dar. Ein weiterer Vorteil dieser Software ist, dass sie kontinuierlich dazulernt und sich damit stetig an veränderte Bedingungen anpasst und so laufend präzisere Ergebnisse liefert. Eine Innovation von Sesotec ist Metalldetektion mit einer KI namens „THiNK“. Think-Metalldetektoren nutzen für schwierige Produkte künstliche Intelligenz, um störende Produkteffekte nahezu komplett auszublenden.
Warum eine KI-basierte Software?
Auf Basis der Situationsanalyse bei den Herstellern und Verarbeitern von Lebensmitteln stellte sich Sesotec zwei Fragen:
- Wie können Fehlauslösungen durch Produkteffekte reduziert werden?
- Wie kann die Empfindlichkeit trotz des Produkteffektes erhöht werden?
Nachdem die bekannten Technologien keine Antworten auf diese Fragen geben konnten, fiel der Blick auf Methoden der künstlichen Intelligenz. In Zusammenarbeit mit einem Forschungspartner wurde der Megatrend konkret auf die Anwendung im Bereich der Metalldetektion hin untersucht. Drei Vorteile von KI in der Metalldetektion kristallisierten sich heraus: Digitalisierung des Produkteffekts, fortlaufendes Lernen (Machine-Learning-Ansatz), Verbesserung der Empfindlichkeit und Stabilität durch ständiges Lernen neuer Daten.
Wie die Technologie funktioniert
Bei der Standard-Metalldetektion mit Multi-Simultan-Technologie werden mehrere Frequenzen simultan auf das zu untersuchende Produkt angewendet. Jedes Produkt hinterlässt einen digitalen Fingerabdruck (Produkteffekt, blaue Punktewolke). Die Metall-Auslöseschwelle wird um diese Punkte herum errechnet und hinterlegt (grüne Erkennungsschwelle). Alle Signale außerhalb der Schwelle werden als Metall erkannt. Signale innerhalb der Schwelle (rot umrandet) werden dem Produkteffekt zugeordnet und werden nicht erkannt.
Beim Einsatz der Think-Technologie werden mehrere Frequenzen simultan auf das zu untersuchende Produkt angewendet. Dadurch, dass mit KI-Technologie der Produkteffekt enger eingegrenzt werden kann, entstehen mehr intelligente Erkennungsschwellen und alle Signale, die außerhalb der Schwellen liegen, werden als Metallfremdkörper erkannt und die Empfindlichkeit wird erheblich erhöht. Eine Detektion von bis zu 60 % kleinerer Fremdkörper ist möglich.
Beispiele aus der Praxis
Bei der Metalldetektion mit KI für das Aufspüren von Metallverunreinigungen in Kaffee, verpackt in metallisierter Folie, ist im Vergleich zu Singlefrequenz und herkömmlicher Multifrequenz eine Verbesserung der Empfindlichkeit festzustellen und zwar auf alle Metalle – Eisen, Nicht-Eisen und Edelstahl. Durch das kontinuierliche Lernen wird die Detektionsschwelle immer genauer und verbessert somit die Detektionsgenauigkeit und Stabilität. Fehlauslösungen werden reduziert. Viele Lebensmittel haben einen hohen Salz- und/oder Fettgehalt. Auch hier ist der Produkteffekt dementsprechend hoch. Sollen kleinste Metallteilchen in solchen Produkten gefunden werden, reicht die Empfindlichkeit von Standardmetalldetektoren oft nicht aus. Die Think-Technologie kann hier ebenfalls Mittel der Wahl sein. Die bessere Erkennungsgenauigkeit führt bei der Untersuchung von verpackten Lebensmitteln zu weniger Fehlauslösungen, Reklamationen und Produktrückrufen. Besonders bemerkenswert: Bei der V2A-Metalldetektion von verpackten Nudeln liefert die Think-Technologie sogar bessere Ergebnisse als die Röntgentechnologie.
Sesotec GmbH, Schönberg
Halle 5.2, Stand A30
Autorin: Brigitte Rothkopf
Director Corporate Communication,
Sesotec
