L’inspection visuelle intelligente dans l’industrie agroalimentaire (IAA)

Nourrir les Hommes : telle est la principale mission des industries agroalimentaires (IAA). Aujourd’hui, l’IAA est un secteur mature à fort impact économique et sa valeur mondiale s’estime à plus de 2 trillions de dollars. Ce secteur industriel doit faire face à l’évolution de la demande de qualité et de sécurité de la part des consommateurs. L’industrie 4.0 et notamment l’inspection visuelle permettent de moderniser les process, afin de répondre aux enjeux d’excellence opérationnelle et de traçabilité des produits, tout en garantissant un retour sur investissement rapide.

L'industrie agroalimentaire en France

1er

employeur français

198

milliards d’euros de chiffre d’affaires

2e

filière européenne

Les grands défis

Optimiser

les ressources énergétiques et matérielles

Contrôler

et tracer 100% des produits

Nourrir

plus de 9 milliards de personnes en 2050

L'inspection visuelle
dédiée à l'assurance qualité de l'IAA

L’inspection visuelle dans le secteur agroalimentaire vise à détecter les défauts sur 100% des produits, afin de pouvoir les corriger et faire évoluer les procédés. Le Deep Learning (branche d’intelligence artificielle) est en mesure d’ apprendre les critères qualité de chaque industrie et de traiter en profondeur chaque produit inspecté sous la caméra de contrôle visuel. Les enjeux sont multiples :

  1. 1. réduction des coûts de production en limitant les gaspillages et la non-qualité ;
  2. 2. élimination des retours clients liés à des produits mal inspectés (qualité du produit fini), entraînant une valorisation de l’ image de marque ;
  3. 3. automatisation des tâches répétitives et soulagement des opérateurs ;
  4. 4. parfaite traçabilité des produits sur une plateforme centralisée.

L’IAA englobe par ailleurs une pluralité de textures et de matières qu’il s’agisse du consommable (lisse, grumeleux...) ou de l’emballage (métal, verre, plastique haute densité...). Les solutions intelligentes apprennent selon leur environnement et sont en mesure de s’adapter à toute ligne de production , en tenant compte de la variabilité des produits.

Exemples d'application

Sécurité alimentaire

  • détection et identification de corps étrangers.

Identification d’erreurs et de défauts

  • contrôle du niveau de remplissage ;
  • contrôle de sertissage et de scellage ;
  • identification des problèmes d'intégrité produits : casse, manque...

Lisibilité et tri

  • lecture de l'étiquetage ;
  • vérification de marquages sur les emballages ;
  • tri de produits emballés ou frais ;
  • comptage des éléments...

La vision intelligente repousse les limites de toute autre système d’inspection traditionnel : les applications ici non exhaustives peuvent donc s’adapter à votre production, notamment pour des enjeux propres à votre industrie.

Identification de nuisibles et de légumineuses non conformes à la charte qualité.

Détection de rayure sur pot en verre.

Inspection visuelle sur boîte de conserve : picot qui va causer un mauvais sertissage.

Détection de défauts après pastification, filière blé dur (produits non tubulaires).

Le saviez-vous ?
Le terme agroalimentaire vient du mot grec “agros”, qui signifie “champs” et ayant donné le préfixe “agro-”(littéralement : ce qui concerne l’agriculture) et du mot latin “alimentum” (alimentation).

Prenez rendez-vous pour découvrir nos solutions dédiées à l'industrie agroalimentaire