Catégorie : Digitalization

Industry-4-0-fr 1 février 2023

Analyse des fourrages et des aliments pour animaux par spectroscopie NIR

Analyse des fourrages par spectroscopie NIR
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Analyse des fourrages et des aliments pour animaux par spectroscopie NIR

La spectroscopie proche infrarouge (spectroscopie NIR) est une méthode analytique puissante qui permet de déterminer en temps réel la composition chimique d’une grande variété de matériaux et de mélanges. Dans cet article, nous aborderons quelques applications de la spectroscopie proche infrarouge allant de l’analyse des fourrages à l’analyse des aliments pour animaux, de leur processus de fabrication et des produits finis destinés à l’alimentation et à la nutrition animales.

Analyse de la luzerne par spectroscopie NIR

La luzerne est une légumineuse cultivée dans le monde entier en raison de sa teneur élevée en protéines et de sa digestibilité rapide pour l’alimentation animale, principalement pour le bétail. De nos jours, en raison de la nature même de l’activité primaire, divers contrôles sont effectués pour déterminer la qualité du produit, en particulier pour l’exportation vers les marchés de la Chine et du golfe Persique. L’un des principaux paramètres déterminant la qualité de la luzerne est la protéine brute (PC), mais d’autres paramètres tels que les fibres au détergent acide (ADF) et les fibres au détergent neutre (NDF) déterminent la valeur nutritionnelle du fourrage et les termes de l’échange dans sa commercialisation.

Analyse des fourrages par spectroscopie NIR

Tableau 1. Qualité de la luzerne (moins de 10 % de graminées) pour le fourrage commercialisable selon les USDA Livestock, Hay & Grain Market News (Putnam et Undersander, 2006).

feed analysis

Analyse des aliments pour animaux par spectroscopie NIR

Análise de forragens

Spectroscopie NIR et nutrition animale

En conclusion, l’utilisation de la spectroscopie NIR en temps réel est de plus en plus répandue dans le secteur de l’alimentation animale et notamment dans l’analyse des aliments, applications qui s’étendent maintenant à l’introduction de cette technologie en ligne pour le suivi de l’ensemble du processus de fabrication.

Par IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-fr 20 décembre 2022

Analyseur NIR pour le chocolat : Viscosité et taille des particules en temps réel

Espectroscopía NIR en la producción de chocolate
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Analyseur NIR pour le chocolat : Viscosité et taille des particules en temps réel

Dans cet article, nous aborderons l’analyse en temps réel à l’aide de la spectroscopie NIR pour la détermination de la viscosité et de la taille des particules dans l’industrie du chocolat, deux paramètres clés du produit pour garantir la plus haute qualité, l’onctuosité et le goût uniques qui font du chocolat un aliment si populaire auprès des consommateurs.

 

La spectroscopie NIR (Near Infrared Spectroscopy) est une technique analytique permettant de déterminer la composition chimique et certaines propriétés physiques de divers matériaux et produits, basée sur l’analyse de l’interaction du rayonnement optique (lumière) avec les structures moléculaires et atomiques de ces matériaux. La spectroscopie proche infrarouge est donc une technique très répandue pour le contrôle physico-chimique dans l’industrie, tant en laboratoire que dans les analyseurs de processus en temps réel.

 

Dans la production de chocolat, la taille des particules et la composition des ingrédients jouent un rôle fondamental dans la détermination de leur comportement rhéologique et de leur perception sensorielle. Les propriétés d’écoulement du chocolat sont importantes car le contrôle de la qualité du produit est une nécessité. Si la viscosité est trop faible, le poids du chocolat sur le bonbon enrobé sera également trop faible. Si elle est trop élevée, des bulles peuvent se former à l’intérieur de la barre de chocolat. En outre, le goût du chocolat dans la bouche est influencé par la viscosité ; la langue du consommateur peut donc percevoir des propriétés d’écoulement incorrectes. En outre, le goût perçu dépend de l’ordre et de la vitesse de contact, qui sont liés à la viscosité et à la vitesse de fusion.

 

Pourquoi la viscosité doit-elle être correcte ?

 

  • Il garantit la texture, la saveur et la qualité du chocolat.
  • Il assure une vitesse d’écoulement uniforme (homogénéité), ce qui est très important si les barres de chocolat sont recouvertes de noix, d’amandes, de biscuits ou autres.
  • Réduit les défauts typiques et les erreurs de traitement (cassures, fissures et autres).
  • Atténue la variabilité inhérente à la ligne, réduisant ainsi les coûts des matières premières et des ingrédients modifiant la viscosité.

 

However, up to now, most of the industry performs a traditional control, either with temperature measurements and adjustments -which we will not discuss in this article-, sampling and laboratory analysis, a viscometer or other monoparametric sensors.

 

Contrairement à ce qui précède, les analyseurs de processus Visum® d’IRIS Technology sont multiparamétriques et apportent une valeur ajoutée en surveillant l’ensemble du flux de produits et en communiquant directement aux systèmes de contrôle ou aux automates de la zone afin de générer les corrections nécessaires dans le processus, garantissant ainsi la plus grande homogénéité possible à tout moment.

 

Analyse NIR dans le processus de production du chocolat

Le processus de production du chocolat comprend quatre étapes principales : le mélange, le raffinage, le conchage et le tempérage.

Le conchage (sec, plastique et liquide) est l’une des étapes les plus critiques et les plus importantes de la production de chocolat. C’est là que le mélange devient un liquide fluide, que les saveurs acides sont éliminées et que la pâte de cacao est affinée pour obtenir la texture et la saveur souhaitées. Cette transition structurelle est réalisée grâce à l’utilisation d’énergie thermique et mécanique et à l’incorporation de différents ingrédients qui brisent, désintègrent et dispersent les gros agglomérats jusqu’à l’obtention du chocolat fondu.

 

Dans ce processus, un analyseur multiparamétrique Visum NIR In-Line™ a été utilisé pour la détermination en ligne de la viscosité dans la plage 2000-16000 cps et où un R2 >0,96 a été obtenu. En outre, ses résultats ont été corrélés avec les mesures d’humidité en ligne puisqu’une augmentation de la teneur en humidité du chocolat entraîne une augmentation de sa viscosité et qu’un excès d’humidité pourrait conduire à la formation d’agglomérats de sucre affectant ainsi la texture finale du chocolat. Le proche infrarouge est une méthode particulièrement sensible pour la détermination de l’humidité.

 

Image 1 : Visum NIR In-Line™ Analyser – Surveillance du processus de conchage.

Analyseur NIR pour le chocolat

Bien que cette application ait été développée sur du chocolat au lait, on pourrait s’attendre à ce qu’aucune différence majeure dans les changements de composition ne soit constatée.

Une des limites de l’analyseur de processus Visum NIR In-Line™ est qu’il ne fournit pas la distribution de la taille des particules mais la valeur moyenne résultant d’une analyse continue toutes les quelques secondes. Dans le cas du chocolat au lait, une plage de 0 à 160 µm a été contrôlée et un coefficient de corrélation de 0,92 a été obtenu.

 

Table 1: Particle size and viscosity with NIR.

 

Une fois le chocolat bien cuit, il doit être tempéré et cette étape consiste à cristalliser une petite partie de la matière grasse, ce qui facilite sa bonne solidification après le moulage. Le tempérage se déroule en plusieurs étapes : le chocolat est d’abord complètement fondu (généralement à 50⁰C), puis refroidi jusqu’au point de cristallisation (32-34⁰C), la température est ensuite réduite jusqu’à ce que la cristallisation se produise (25-27⁰C) et, enfin, le chocolat est soumis à une augmentation de température pour détruire les cristaux instables (29-32⁰C). Bien qu’une analyse détaillée n’ait pas été effectuée en raison du manque d’échantillons aux différentes étapes du tempérage et de la difficulté de les obtenir pour la calibration du modèle prédictif, l’image ci-dessous valide la spectroscopie infrarouge en ligne comme une méthode fiable pour la détermination du niveau de tempérage.

 

Figure 1 : Classification « Tempered » « Untempered » par spectroscopie infrarouge – Analyse exploratoire.

NIR spectroscopy in chocolate production

 

Ces tests ouvrent une fenêtre de développement pour poursuivre la mise au point d’un modèle classificatoire et/ou quantitatif capable de déterminer, au moyen d’outils d’apprentissage automatique dédiés, le niveau de tempérage du chocolat en temps réel sans devoir recourir à une méthode hors ligne telle que les thermomètres (tempermeter) couramment utilisés dans l’industrie.

 

Nous espérons que cet article sur les nouvelles applications de la spectroscopie infrarouge dans l’industrie du chocolat vous a été utile. Pour de plus amples informations, nous vous invitons à nous contacter par courrier électronique à l’adresse info@iris-eng.com.

Par IRIS Technology Solutions
Environment-fr, Industry-4-0-fr, Innovation-fr 15 décembre 2022

Recyclage des plastiques multicouches et composites

Reciclaje de plásticos multicapa
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Recyclage des plastiques multicouches et composites

Les plastiques apportent de la valeur en tant que produits de consommation pratiques, polyvalents et légers, ainsi que des performances avancées dans des applications haut de gamme telles que les automobiles. Cependant, malgré leur utilité, il est clair que la consommation linéaire de plastiques à usage unique est incompatible avec la transition de l’Europe vers une économie circulaire. Ce modèle donne la priorité à la réutilisation et au recyclage des ressources, dans le but de réduire les déchets et de conserver autant de valeur que possible.

En matière de recyclage des plastiques, des progrès ont été réalisés. Par exemple, 41,5 % des déchets d’emballages plastiques générés ont été recyclés en 2018. Cela reste insuffisant pour parvenir à une circularité totale, notamment en ce qui concerne le recyclage des plastiques multicouches qui sont difficiles à séparer. En outre, il est essentiel que les technologies de recyclage suivent l’évolution des nouveaux matériaux qui arrivent sur le marché

Recyclage avancé des plastiques

Le projet MultiCycle, financé par l’UE, vise à développer une usine pilote pour le recyclage industriel et le traitement des plastiques multicouches. Cette usine se concentre sur deux segments industriels importants qui posent un défi aux recycleurs : les emballages multicouches/films souples et les composites thermoplastiques renforcés de fibres du type de ceux utilisés dans le secteur automobile.

Choix de la technologie

Les techniques NIR et HSI-NIR sont traditionnellement utilisées pour le tri des conteneurs. La première convient pour les pièces d’emballage individuelles avant le déchiquetage et peut également fournir une évaluation initiale de l’adéquation avant de passer à la seconde, qui fournit un mode d’imagerie. Dans le cadre du projet MultiCycle, les matériaux d’emballage ont été introduits sur un convoyeur sous la forme de flocons de 5 cm maximum. Cependant, la spectroscopie NIR ponctuelle était la technique cible utilisée pour contrôler les plastiques dissous et récupérés pendant et après le processus CreaSolv®, où aucune capacité d’imagerie n’est requise. Des techniques complémentaires telles que la LIBS et la FTIR ont également fait l’objet d’essais préliminaires pour détecter d’autres fractions telles que l’AlOx ou pour permettre la détection des conteneurs noirs, ce qui pourrait améliorer la précision du contrôle lorsqu’un système complet sera mis en œuvre.

Spectroscopie proche infrarouge (NIRS)

La spectroscopie NIR est une technique spectroscopique vibrationnelle. Dans cette région, les spectres d’absorption sont composés d’harmoniques et de bandes de combinaison par rapport aux modes fondamentaux des molécules dans la région de l’infrarouge moyen. Le rayonnement proche infrarouge a une longueur d’onde comprise entre 900 et 2500 nm. Les bandes d’absorption dans cette région sont larges, en raison du degré élevé de chevauchement des bandes. En outre, en raison des règles de sélection des phénomènes, l’intensité du signal est dix à mille fois plus faible que les signaux dans la région de l’infrarouge moyen. Toutefois, ce manque d’intensité et le chevauchement élevé des bandes sont compensés par sa grande spécificité. La spécificité de la spectroscopie NIR repose sur le fait que les liaisons NH, OH et CH absorbent fortement les radiations à ces longueurs d’onde, ce qui en fait un outil optimal pour l’étude des composés organiques et des polymères. En outre, l’utilisation de méthodes multivariées pour l’analyse des données spectrales a permis d’exploiter tout le potentiel de la technique à des fins d’identification, de discrimination, de classification et de quantification.

Système d'imagerie hyperspectrale dans l'infrarouge à ondes courtes (HSI-SWIR)

Les technologies actuelles de contrôle et de classification des déchets plastiques solides dans le proche infrarouge ont intégré des caméras hyperspectrales dans leur configuration. Elles permettent, au lieu de collecter un seul spectre, d’enregistrer une image hyperspectrale (HSI) de l’échantillon (cube hyperspectral), qui contient non seulement la localisation spatiale de l’échantillon, mais aussi sa composition chimique et sa distribution. À cet égard, plusieurs publications et développements technologiques ont été réalisés en utilisant l’HSI-SWIR pour la classification et l’identification des matières plastiques.

Un système d’imagerie hyperspectrale de base, illustré à la figure 3, comprend dans sa configuration un capteur sensible (caméra CCD), une source d’éclairage à large bande, un spectromètre qui sépare la lumière rétrodiffusée/transmise en ses différentes longueurs d’onde et, le cas échéant, une bande transporteuse pour l’échantillonnage. Dans ce cas, il convient de noter que le tapis roulant doit être synchronisé avec la vitesse d’enregistrement du capteur CCD pour une acquisition correcte des images. Un système hyperspectral fournit un hypercube en sortie. Un hypercube est un ensemble de données disposées en trois dimensions, deux spatiales (un plan XY) et une spectrale (𝜆, longueur d’onde), comme illustré ci-dessous.

Paramètres de mesure :

Les paramètres les plus importants pour l’enregistrement d’un cube hyperspectral peuvent être résumés comme suit :

  • Fréquence d’images de la caméra (fps)
  • Vitesse du transporteur (m/s)
  • Distance caméra-transporteur (cm) et temps de collecte (µs). Ces paramètres sont interdépendants et doivent être optimisés pour obtenir des spectres enregistrés de bonne qualité.

Les images hyperspectrales ont été enregistrées avec une caméra SWIR fonctionnant dans la gamme ∼900-1700 nm, à une fréquence d’images de 214 fps, avec un temps d’intégration de 350𝜇s et une vitesse de transport de 25m/min.

Recyclage des plastiques multicouches

Figure 1 : (Gauche) Jeu d’échantillons n° 1. Comprend des films plastiques souples en PE, PP, PA et PET. Les combinaisons simples et doubles de ces polymères (c’est-à-dire polymère A/polymère B) ont été incluses. (Droite) Image de classification réalisée à l’aide d’un modèle PLSDA.

Conclusions du projet

Le système de surveillance HSI a été en mesure de fournir une bonne approximation du pourcentage de polymère contenu dans un échantillon de polymère multicouche. Dans le pire des cas, le polymère le plus abondant présent dans l’échantillon est prédit, de sorte qu’avec de grands lots, les pourcentages finaux seraient assez précis. En ce qui concerne le suivi du processus de dissolution, seuls 1 polymère et 1 solvant ont été fournis pour être testés dans IRIS. Les résultats obtenus avec le Visum Palm™ étaient conformes aux attentes, mais aucun modèle de processus n’a été testé au fil du temps. Le contrôle de la dissolution n’a pas été effectué en raison de problèmes avec le viscosimètre installé dans LOEMI. Pour cette raison, il n’y a pas d’autres résultats dans cette section.

Pour le contrôle des échantillons automobiles, la technique choisie a été la LIBS. L’optimisation de la LIBS a été compliquée, car c’était la première fois qu’elle était utilisée. Des modèles ont été exécutés en modifiant différents paramètres pour sélectionner les meilleures conditions. L’outil PATbox pour la LIBS ne permettait pas l’acquisition de données à la même vitesse que le logiciel LIBS, de sorte que les modèles ont dû être modifiés. Enfin, les modèles ont été calibrés et testés pour prédire le type de fibres dans les plastiques noirs PP et PA. Les résultats obtenus dans les 3 lots étaient satisfaisants, car les prédictions données par les modèles (chimiométrie et apprentissage automatique) étaient proches de la teneur réelle. Des tests ont été effectués pour différencier le PP et le PA, mais le taux de classification était d’environ 80 % de bonnes prédictions. En général, les erreurs d’étiquetage et l’encrassement des échantillons n’ont pas été très utiles pour le développement des modèles de prédiction.

Par IRIS Technology Solutions
Ai-fr, Industry-4-0-fr 6 octobre 2022

Détection des défauts chez les poissons à l’aide de la vision artificielle et de l’apprentissage profond

detection of defects in fish
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Détection des défauts chez les poissons à l'aide de la vision artificielle et de l'apprentissage profond

La technologie de vision industrielle assistée par l’apprentissage profond est un allié important pour les usines de transformation et de distribution du poisson qui permet d’inspecter 100 % de la production afin de garantir des normes élevées de qualité et de sécurité alimentaire du produit qui arrive finalement sur la table du consommateur.

Le nouveau système Visum DeepSight Loins™ d’IRIS Technology est un système de vision industrielle conçu pour la détection des défauts physiques de surface dans les longes de poisson frais et congelé qui permet d’automatiser l’inspection des longes, de quantifier, de classer et de rejeter les non-conformités afin de garantir une qualité supérieure du produit final.

Machine Vision and Deep Learning

While traditional computer vision systems learn to classify and recognize features from a set of historical images in order to correctly predict and classify new ones, deep learning neural networks are able to learn features from pixels (individual and group) and have an input layer (the raw image), a series of intermediate layers that are interconnected to simulate how a biological brain works, and an output layer that provides classification/prediction. Deep learning neural networks are especially good at learning complex features and segmenting an image at different levels of abstraction (edges, different colors, shapes, objects), including noise and probabilistic information.

Traditional machine vision that does not use this approach typically processes images but does not learn from the data, such as thermal imaging cameras, motion detection sensors, light intensity sensors, among others.

Détection des défauts dans les longes de poisson fraîches et congelées

Détection des défauts chez les poissons

Le système Visum DeepSight Loins™ est capable de détecter de nombreux défauts dans les longes de poisson, tels que les ecchymoses, les taches de sang, le gapping (c’est-à-dire les ouvertures ou les déchirures dans la musculature), les restes de peau, les os superficiels ou d’autres corps étrangers superficiels susceptibles d’atteindre la chaîne de transformation. Il dispose également d’une fonctionnalité intégrée de mesure de la couleur selon les normes internationales CIELAB ou L*a*b*, ce qui est important en tant que paramètre de qualité à la fois en surface et par rapport à la fraîcheur du poisson.

Visum DeepSight Loins™ bénéficie d’une protection IP élevée pour faciliter le nettoyage de la ligne et dispose d’un système antireflet et anti-humidité intégré qui lui permet de fonctionner normalement sur les longes de poisson fraîches et congelées.

Facilité d'utilisation, fonctionnement et communication

Le système Visum DeepSight Loins™ comprend deux niveaux d’utilisation : « Administrateur » pour modifier les paramètres, le mode de travail, ajuster la sensibilité de rejet ou prendre des références et « Opérateur » pour le mode de fonctionnement automatique de l’appareil.

Le système est complété par une trappe de rejet qui permet d’éjecter les unités non conformes en vue de leur retraitement ou de leur contrôle par les opérateurs.

Les informations et les résultats de l’analyse, tels que la quantification des défauts et des rejets par classe, les informations sur les lots et la quantité de produits inspectés, peuvent être visualisés sur le module informatique intégré, sur un ordinateur connecté au réseau ou sur le système de gestion de l’information de l’usine. En outre, les rapports générés automatiquement peuvent être exportés dans différents formats.

La fonctionnalité de réglage de la sensibilité est un outil essentiel pour calibrer le niveau de rejet de l’appareil en cas de certains défauts et réguler ainsi les performances opérationnelles du système sans nuire à la capacité de production de la ligne.

Pour plus d’informations sur le dispositif et pour toute demande de renseignements, veuillez écrire à info@iris-eng.com.

Par IRIS Technology Solutions
Environment-fr, Industry-4-0-fr 22 septembre 2022

Quantification et tri des déchets organiques

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Quantification et tri des déchets organiques

Dans cet article, nous verrons comment il est possible d’optimiser le traitement des déchets solides municipaux organiques utilisés pour la production de biogaz avec la technologie hyperspectrale afin d’améliorer la qualité et le rendement du biométhane, sur la base de l’application qu’IRIS Technology a développée pour l’usine de biométhanisation de Las Dehesas (FCC), à Madrid, sur la base de son système de tri des déchets organiques Visum HSI™.

Le problème du tri des déchets organiques

Rien que l’année dernière, l’économie espagnole a généré plus de 138 millions de tonnes de déchets, dont seulement 15 % ont été réutilisés pour fabriquer de nouveaux produits, sous-produits ou matières premières. En outre, l’Espagne n’a toujours pas atteint l’objectif européen de recyclage de 50 % des déchets solides municipaux (DSM), également stipulé dans la loi 22/2011 sur les déchets et les sols contaminés. Bien que certaines communautés aient réussi à atteindre des taux de recyclage élevés, les déchets organiques restent l’un des principaux problèmes pour l’administration et les usines de traitement et de recyclage des déchets.

En effet, une grande partie de la fraction organique des déchets municipaux solides (MSW) est contaminée par des matériaux inorganiques, principalement des emballages – un autre des grands défis du recyclage – et des plastiques, pour lesquels les technologies de tri optique et de spectroscopie sont devenues de grandes alliées.

Production de biogaz

L’une des principales destinations de la réutilisation et de la revalorisation des déchets organiques est la production de biogaz, qui est converti dans des usines de biométhanisation en biométhane, un type de gaz adapté à l’injection et à la commercialisation dans le réseau gazier, dans le respect de certaines normes de qualité et de sécurité. Dans ces usines, comme celle de Las Dehesas à Madrid, la fraction organique des déchets solides est traitée pour éviter des pourcentages élevés d' »impropres » (présence de matières inorganiques) qui, une fois dans les biodigesteurs, ne peuvent pas être utilisés dans le processus de fermentation et, par conséquent, le résultat est une qualité et une performance sous-optimales du processus et du produit final.

À cette fin, IRIS Technology, dans le cadre du projet européen Scalibur, a installé un système d’imagerie hyperspectrale HSI™ dans la ligne FCC afin de quantifier et de classer les déchets selon qu’ils sont organiques ou inorganiques. Au-delà des différents contrôles intermédiaires, de l’enlèvement des déchets encombrants, des sacs plastiques…, la connaissance du pourcentage de déchets organiques est un paramètre clé pour ajuster le processus biologique qui se déroule dans les digesteurs.

Scalibur_HSI_clasificador de residuos orgánicos

Séparation des déchets organiques et inorganiques

Le tri des déchets organiques Visum HSI™ basé sur la technologie hyperspectrale permet d’obtenir des données en temps réel sur le pourcentage de déchets organiques et inorganiques, ainsi que de localiser les différents composants sur le tapis roulant, de connaître la composition moyenne des déchets, de suivre l’évolution de la composition des déchets dans le temps et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision en matière de gestion des déchets, de production et de circularité.

tri des déchets organiques

La mise en œuvre du système HSI a permis à FCC de contrôler en temps réel les déchets afin d’améliorer le flux correspondant à la fraction organique et, par conséquent, un processus de fermentation avec un niveau inférieur d’impuretés, maximisant les paramètres clés du processus de fermentation.

Pour plus d’informations sur ce projet et cette technologie, veuillez consulter le site web de Scalibur ou nous écrire à l’adresse suivante : info@iris-eng.com.

Par IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-fr 5 septembre 2022

Contrôle en temps réel des biocarburants par spectroscopie NIR

bioéthanol et nir
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Dans cet article, nous aborderons la surveillance par spectroscopie NIR du processus de production de bioéthanol et nous verrons comment la NIR en ligne est un allié important pour la surveillance en temps réel des résultats de la fermentation, de la qualité ou de la pureté finale, des inhibiteurs du processus et d’autres analytes intéressants pour la production de sous-produits à haute valeur ajoutée pour l’industrie.

Bioéthanol et NIR

Le bioéthanol est un type de carburant obtenu à partir de la fermentation de matières organiques riches en sucres et en amidon, comme le maïs, la betterave à sucre, la canne à sucre, parmi les plus utilisés dans le monde. Il peut même être produit à partir de déchets urbains solides et de biomasse sans valeur alimentaire, connus sous le nom de bioéthanol de « deuxième génération » ou bioéthanol lignocellulosique, ce qui résout le problème supplémentaire de donner une destination productive et une valeur ajoutée aux déchets organiques que nous rejetons, en les convertissant en biocarburant.

Grâce à l’action des levures et des enzymes dans le processus de fermentation, et après distillation, on obtient du bioéthanol qui peut être utilisé comme biocarburant ou mélangé à des combustibles fossiles. Les autres composants donnent lieu à des sous-produits qui peuvent varier en fonction de la matière première utilisée dans le processus. Par exemple, la mouture sèche permet d’obtenir des aliments pour animaux en raison de leur teneur élevée en protéines, ou d’autres sous-produits issus de la mouture humide, tels que l’huile de maïs, les sirops, pour n’en citer que quelques-uns. La biomasse lignocellulosique permet également d’obtenir des sous-produits réutilisables dans d’autres industries, tels que le méthanol et l’acide acétique.

Contrôle de la qualité du processus de production de bioéthanol.

Le contrôle de la qualité du bioéthanol est très important pour garantir la pureté du produit résultant du processus et la valorisation des sous-produits en vue de leur réutilisation dans d’autres industries. Dans la plupart des bioraffineries, le contrôle des sucres réducteurs (glucose) et de l’éthanol est effectué à l’aide de techniques analytiques hors ligne, c’est-à-dire en laboratoire, en utilisant la chromatographie liquide à haute performance (HPLC), qui prend du temps et des ressources, ou avec la spectroscopie NIR de table, qui, contrairement à la HPLC, fournit des résultats précis en quelques secondes seulement, mais reste une méthode d’échantillonnage non représentative et hors ligne.

Bioéthanol et NIR en ligne

Cependant, peu de bioraffineries ont misé sur l’introduction de la technologie NIR en ligne pour surveiller le processus de fermentation, la distillation, l’action des inhibiteurs de processus ou le contrôle des sous-produits.

Dans ce sens, IRIS Technology a développé plusieurs applications pour le contrôle des procédés dans les bioraffineries en utilisant l’analyseur Visum NIR In-Line ™ et le Visum Palm™ NIR portable (à main).

Tableau 1 : Prédiction en ligne de la teneur en glucose et en éthanol à l’aide d’un analyseur Visum NIR In-Line ™.

Monitorização de biocombustíveis

Le tableau 1 présente les principaux paramètres, gammes et étapes de production du bioéthanol lignocellulosique dans l’usine Perseo Biotechnology d’IMECAL, où les déchets solides municipaux sont transformés en bioéthanol.

Le processus de délignification de la biomasse lignocellulosique a également été contrôlé afin de libérer la cellulose de l’hémicellulose et de la lignine et de parvenir ainsi à la dépolymérisation des hydrates de carbone pour produire des sucres simples et à la fermentation pour produire de l’éthanol.

Tableau 2 : Le processus de prétraitement consiste en une combinaison d’organosolvatation et d’explosion à la vapeur (réalisée par LTU, Lulea Univ. of Technology). Paramètres contrôlés : Teneur en lignine, cellulose et hémicellulose.

bioethanol und nir tabelle

Une autre application développée dans le cadre de ce projet a été le suivi par Visum NIR In-Line ™ du processus d’obtention de sucres réducteurs à partir de l’hémicellulose présente dans les résidus lignocellulosiques. En particulier, il est montré qu’il est possible de contrôler les facteurs inhibiteurs du processus de fermentation, tels que l’acide acétique.

Tableau 3 : Paramètres contrôlés : xylose, glucose, teneur en acide acétique.

bioethanol und nir

Les installations et les essais réalisés démontrent l’efficacité et l’importance de l’introduction de la technologie NIR en ligne dans les bioraffineries afin de contrôler plus précisément les différentes phases du processus de production de bioéthanol, d’obtenir une meilleure qualité et, par conséquent, d’augmenter l’efficacité des biocarburants.

Par IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-fr 10 août 2022

Hyperspectrale NIR : applications dans l’industrie alimentaire

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Dans cet article, nous aborderons les applications transversales de la technologie hyperspectrale NIR dans l’industrie alimentaire dans le but de remettre en question notre processus de production actuel et d’envisager des moyens efficaces pour l’optimiser avec la technologie en ligne. Nous n’entrerons pas dans le détail de chacune des applications, mais si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez lire l’article suivant où nous voyons un cas d’application dans les pâtisseries frites pour atténuer les variations de graisse indéterminées dans le processus et optimiser l’utilisation de la matière première.

Cependant, la technologie hyperspectrale NIR d’IRIS Technology, Visum HSI™, ouvre une immense fenêtre d’applications à l’industrie en matière de contrôle des processus, de qualité et de sécurité alimentaire grâce à un système industriel optique capable de surveiller chimiquement chaque unité de produit en temps réel et de déterminer un grand nombre de paramètres physiques et chimiques simultanément. Une caméra hyperspectrale équivaut, en pratique, à avoir un spectrophotomètre dans chaque pixel.

Visum HSI™ Hyperspectrale NIR : imagerie chimique résolue dans l'espace, pixel par pixel

Système D'Imagerie Hyperspectrale

Industrie des fruits et légumes

Dans cette industrie, il existe de nombreux contrôles non destructifs qui peuvent être réalisés grâce à la technologie hyperspectrale NIR. Parmi eux, citons ºBx, l’amidon, la matière sèche qui sont des paramètres importants pour établir le degré de maturité et de commercialisation des produits frais, ainsi que le pH, l’acidité, la teneur en matières grasses, l’humidité ou les solides solubles qui font partie des contrôles habituels dans l’industrie et qui, actuellement, comme dans la plupart des industries, sont effectués par des techniques traditionnelles hors ligne (échantillonnage et laboratoire).

 

De même, la technologie hyperspectrale NIR est efficace pour déterminer la texture par niveaux, pour détecter et rejeter les corps étrangers dans la ligne et pour le tri. D’une manière générale, il s’agit de systèmes capables d’apprendre à partir d’un critère de référence quantitatif ou d’un expert humain lorsqu’ils contrôlent un processus donné. Par conséquent, en tant que méthode de contrôle non destructive, elle constitue une excellente alternative pour classer et sélectionner les produits en fonction de leur composition de manière entièrement automatisée, en apportant une plus grande valeur au produit final, par exemple, si vous souhaitez créer une ligne de produits haut de gamme.

Poissons et fruits de mer

Les contrôles de sécurité alimentaire pour tous les produits de la mer sont de plus en plus stricts. Dans ce contexte, la technologie hyperspectrale NIR Visum HSI™ inline facilite la détection de corps étrangers provenant des fonds marins, tels que coquillages, pierres, autres arthropodes, fragments de filets, entre autres, qui sont visuellement peu différents du produit à traiter et peuvent donc échapper à l’inspection visuelle, ou pour lesquels, en raison de leur faible densité, il n’existe pas de détecteurs utiles sur le marché. Il est également possible de détecter des résidus d’emballages plastiques, même s’ils sont transparents, dans les filets et les tranches de poisson. En plus de pouvoir déterminer quantitativement et simultanément un grand nombre de paramètres analytiques (graisses, protéines, acidité, entre autres), il est capable de détecter et de classer l’application de sulfites ou de conservateurs et le degré de fraîcheur.

 

Au cas où vous vous poseriez la question, la technologie NIR hyperspectrale, du moins à partir de 2022 et aucune autre technologie sur le marché qui soit en ligne et en continu, est efficace pour quantifier l’histamine aux niveaux requis par l’industrie et les réglementations (<50 ppm).

 

Dans le prochain article, vous en apprendrez plus sur la détection des corps étrangers avec nos systèmes hyperspectraux.

Fruits à coque, céréales et légumineuses

Dans les fruits à coque (amandes, pistaches, cacahuètes, entre autres), il est possible de remplacer les analyses conventionnelles en laboratoire et de les combiner avec des techniques de vision par spectroscopie d’imagerie en ligne. Ceci est utile pour le contrôle en temps réel des paramètres chimiques tels que l’humidité, la graisse, les fibres, l’acidité, ainsi que pour la détection et la séparation des corps étrangers : maïs apparu sur la ligne, bois, plastiques, pierres. Pour les défauts visibles tels que les taches, les mites, les autres défauts du grain ou les fruits avec peau, il est nécessaire de compléter avec un système de vision industrielle, tel que Visum DeepSight™ .

Pain et pâtisseries

Nous avons abordé ce sujet dans notre blog, en nous concentrant sur le contrôle des matières grasses, un intrant critique pour les coûts des fabricants, les tendances de consommation et le goût et la texture des aliments. Cependant, la technologie Visum HSI™ peut surveiller unité par unité de produit d’autres paramètres critiques, tels que l’humidité ou la teneur en sucre et, plus important encore, interagir par le biais de l’automate de la ligne avec les machines et le système de gestion de l’usine.

En conclusion, la technologie hyperspectrale NIR, associée à la percée des systèmes optiques au cours des dernières années, ouvre de nombreuses possibilités en matière de sécurité alimentaire dans les processus industriels.

J’espère que cet article sur la technologie hyperspectrale NIR dans l’industrie alimentaire a été utile et applicable. Comme toujours, nous vous invitons à nous envoyer vos questions, commentaires et suggestions à notre adresse électronique info@iris-eng.com.

Par IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-fr 26 juillet 2022

Détection de corps étrangers dans la chaîne de production

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Détection de corps étrangers dans la chaîne de production

Dans ce billet, nous aborderons un problème récurrent et transversal dans l’industrie liée à la sécurité alimentaire : la présence de corps étrangers dans la chaîne de production et nous verrons comment nous pouvons empêcher cela avec des techniques viables au niveau industriel telles que la spectroscopie d’imagerie ou également connue sous le nom d’imagerie hyperspectrale NIR ou Hyperspectral Imaging (HSI).

Deteção de corpos estranhos

Qu'entend-on par "corps étrangers" ?

En termes généraux, pour les fabricants, un « corps étranger » est tout ce qui ne devrait pas se trouver dans la chaîne de production, qu’il s’agisse d’un élément organique (os, peau, coquillages, autres aliments qui ne sont pas le produit à emballer, morceaux de bois, copeaux de bois, pour n’en citer que quelques-uns) ou d’éléments inorganiques tels que les métaux, les vis, les plastiques, le carton, le papier, etc. La règle est que tout ce qui n’est pas un produit ne doit pas se trouver là, car il s’agit d’un problème qui peut altérer la qualité du produit final et donc générer des pertes économiques, en plus de constituer un risque pour la santé des consommateurs et l’image de l’entreprise.

L'état de l'art

Jusqu’à présent, le contrôle des corps étrangers dans la grande majorité des industries, qu’elles soient alimentaires ou non, s’effectuait par inspection visuelle. C’est-à-dire que les opérateurs sur la ligne de production surveillent le flux du produit et extraient les corps étrangers qui ont pu s’y glisser au cours du processus de fabrication. D’une part, les systèmes de détection par rayons X, qui ont déjà été mis en œuvre dans pratiquement toutes les industries, garantissent qu’aucun élément conducteur, c’est-à-dire des métaux, ne passera à travers la ligne, mais ne nous exemptent pas de la possibilité d’éléments non conducteurs et de faible densité tels que le plastique, le papier, le carton, les pierres, le verre, le caoutchouc, entre autres, qui peuvent apparaître et qui sont indétectables avec cette technologie.

D’autre part, la vision industrielle traditionnelle, pour la détection de corps étrangers, présente d’importantes limites en raison de l’énorme variabilité qui peut exister en termes de type, de forme, de couleur ou de taille, ce qui se traduit par un taux élevé de faux positifs (rejet d’un « bon » produit). Cependant, à un niveau plus contemporain, la vision artificielle assistée par des algorithmes d’apprentissage profond ou d’apprentissage automatique est une technologie qui présente des avantages à certains points de la chaîne, comme dans l’emballage, où elle est utile pour détecter la présence de certains contaminants physiques.

Détection de corps étrangers avec l'hyperspectral NIR

S’il faut dire que d’ici 2022, il existe une technologie suffisamment mûre, facilement intégrable en ligne et économiquement viable pour détecter les corps étrangers, c’est bien la technologie hyperspectrale NIR.

Cette technologie est une extension de la vision industrielle traditionnelle à deux égards : Premièrement, au lieu des trois canaux de couleur habituels de la vision industrielle, l’imagerie hyperspectrale utilise jusqu’à des centaines de canaux, ce qui permet de voir des différences très subtiles. Deuxièmement, les caméras hyperspectrales intégrant ces systèmes ont souvent une gamme spectrale étendue au-delà du visible, c’est-à-dire dans l’infrarouge, où la composition chimique est beaucoup plus évidente que dans le domaine visible.

L’imagerie hyperspectrale peut donc être considérée comme un changement de paradigme dans les systèmes de vision et comme une source de données abondantes et de haute qualité pour alimenter les systèmes de vision basés sur des algorithmes d’intelligence artificielle. En pratique, une caméra hyperspectrale équivaut à un spectrophotomètre dans chaque pixel, c’est-à-dire qu’elle permet d’obtenir des informations chimiques sur la composition du produit pixel par pixel et unité de produit par unité de produit, en fournissant une image claire de l’ensemble de la zone inspectée et en distinguant, en fonction de sa composition chimique, ce qui est un produit et ce qui ne l’est pas, indépendamment de sa forme, de sa taille ou de sa typologie. Il a une limite : comme il travaille avec de la lumière et que celle-ci a une pénétration minimale dans le matériau, tout ce qui n’est pas superficiel ne sera pas détecté. Pour éviter cela, chez IRIS Technology, nous intégrons la vibration ou la vitesse pour générer une dispersion du produit dans la section où se trouve le système de détection hyperspectrale.

Le système Visum HSI™ peut fonctionner à une vitesse allant jusqu’à 50 m/min en détectant des corps étrangers jusqu’à 3 mm² et d’une densité minimale de 0,7g/cm³. Il s’agit donc d’une solution de « compromis » entre la vitesse de la ligne, la puissance de traitement et la taille minimale détectable.

Détection de corps étrangers

Visible NIR and chemical composition

Les systèmes clés en main d’IRIS Technology, tels que l’analyseur Visum HSI™, peuvent fonctionner dans deux gammes spectrales, Vis-NIR (400 à 1000 nm) ou SWIR (900-1700 nm). L’application de l’une ou l’autre caméra dans le système hyperspectral dépendra du besoin du fabricant. S’il s’agit uniquement de détecter des corps étrangers, une caméra Vis-NIR sera utilisée, car dans cette gamme, il y a suffisamment d’informations chimiques pour détecter ce qui est un produit et ce qui ne l’est pas. En revanche, si l’on souhaite également quantifier ou classer des paramètres de composition du produit autres que l’humidité, tels que les graisses, les protéines, les fibres, l’acidité ou d’autres paramètres, on utilisera une caméra travaillant dans la gamme SWIR pour obtenir des résultats fiables et robustes comme ceux du laboratoire.

Quelques précisions finales

Il est important de noter que la technologie hyperspectrale n’est pas utile pour la détection de corps étrangers à l’intérieur du produit, quel que soit le produit en question, car, comme nous l’avons déjà mentionné, la lumière a une pénétration minimale.

Bien que ce ne soit pas le sujet de cet article, nous pensons qu’il est important de préciser que la technologie hyperspectrale n’est pas non plus utile pour la détection de l’activité microbiologique aux concentrations et limites exigées par les organismes de réglementation (ppm), où la seule technique analytique viable est encore le swap ou l’Elisa.

C’est pourquoi, chez IRIS Technology, nous investissons constamment dans la R&D afin d’accroître les capacités analytiques de nos systèmes et de développer des solutions avancées qui soient fiables et faciles à intégrer dans la chaîne de production.

Par IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-fr 21 juillet 2022

Contrôle de l’épaisseur des films multicouches avec la technologie Visum®

Films multicouches
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Plus de 60 % des films utilisés dans l'emballage alimentaire sont des films multicouches transparents.

Ces dernières années, les structures de films multicouches ont permis d’étendre leurs applications à l’emballage des produits alimentaires, permettant de préserver au mieux les qualités organoleptiques et nutritionnelles du produit. Aujourd’hui, plus de 60 % des films utilisés dans l’emballage alimentaire sont des films multicouches transparents obtenus par coextrusion, où les différentes couches polymères répondent à certains besoins : barrière contre l’eau, la vapeur d’eau, la température, la scellabilité, la résistance mécanique, entre autres.

L’épaisseur du film et son uniformité est un paramètre critique pour contrôler les changements dans la structure sans compromettre les exigences de performance du même, et donc le contrôle en ligne de l’épaisseur est d’une grande importance pour les concepteurs et les fabricants de films multicouches. Jusqu’à présent, ce contrôle a été effectué à l’aide de méthodes hors ligne qui ne sont pas compatibles avec une production continue, comme l’utilisation d’un micromètre ou de la microscopie optique. Il existe également sur le marché des capteurs permettant de contrôler l’uniformité des films monocouches, mais il n’existe pas d’outil réellement efficace sur le plan industriel et technologique pour contrôler l’épaisseur des films multicouches et garantir leur uniformité.

La technologie brevetée du capteur Visum Thickness™ est un outil de contrôle de l’épaisseur en un ou plusieurs points de films minces multicouches translucides, couche par couche, épaisseur totale et en temps réel, ce qui le rend adapté à des revêtements de différentes couleurs sur des substrats de nature différente et a donc des utilisations potentielles dans les emballages multicouches à barrière, mais aussi les textiles enduits, les métaux, entre autres.

Quelques caractéristiques supplémentaires de Visum Thickness™ :

  • Aucun étalonnage n’est nécessaire.
  • Nombre de couches : illimité.
  • Taille du spot : 5 mm.
  • Inspection : simple ou multiple.
  • Distance entre la sonde et le film : 5-30 cm.
  • Dimensions : 300 x 200 x 150 mm3 300 x 200 x 150 mm3
  • Poids : 7 kg
  • Alimentation électrique : 240 VAC, 100 W
  • Fonctionnement : esclave ou continu.
  • Communication : Wifi / Ethernet / Profinet / Profibus
  • Software Visum®
  • Ordinateur embarquéIRIS Technology est un leader européen dans le développement et la fabrication de solutions industrielles avec des technologies photoniques appliquées.

     

    Pour plus d’informations, écrivez à info@iris-eng.com

Par IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-fr 14 juillet 2022

WhiteCycle : Le grand pari de l’Europe de recycler plus de 1,8 million de tonnes de déchets plastiques et textiles par an.

plastic
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WhiteCycle : Le grand pari de l'Europe de recycler plus de 1,8 million de tonnes de déchets plastiques et textiles par an.

Qu'est-ce que WhiteCycle ?

Le 1er juillet, le projet WhiteCycle a été lancé avec pour objectif de développer une solution circulaire pour convertir les déchets plastiques textiles en produits à haute valeur ajoutée. Ce projet européen sans précédent est coordonné par Michelin et est constitué d’un consortium de 17 entités publiques et privées, cofinancé par le programme Horizon Europe de la Commission européenne. IRIS Technology est un membre clé du consortium en tant que leader européen dans la conception de systèmes optiques avancés.

Objectifs de WhiteCycle

D’ici 2030, WhiteCycle devrait adopter et déployer une solution circulaire pour recycler plus de 2 millions de tonnes de déchets plastiques textiles par an, en particulier le troisième plastique le plus utilisé, le PET (polyéthylène téréphtalate). Cela devrait permettre de réduire les émissions de CO2 d’environ 2 millions de tonnes par an et d’éviter la mise en décharge ou l’incinération de plus de 1,8 million de tonnes de plastique chaque année.

Actuellement, les déchets complexes contenant des textiles (PET) provenant de diverses sources, telles que les vêtements multicouches, les tuyaux ou les pneus, sont difficiles à recycler. Cependant, tous ces produits pourraient bientôt être recyclables grâce aux résultats du projet. Grâce au projet WhiteCycle, les matières premières du PET 2 pourraient être réutilisées pour créer des produits de haute performance. Cela serait possible grâce à une chaîne de valeur circulaire viable.

Ce projet développera les processus nécessaires tout au long de la chaîne de valeur industrielle.

  • Développer et/ou utiliser des technologies de tri innovantes. Cela permettrait d’augmenter la teneur en plastique PET des flux de déchets complexes afin de mieux les traiter.
  • Le PET récupéré serait prétraité en fonction de son contenu. Ce traitement serait suivi d’un processus innovant basé sur des enzymes de recyclage pour décomposer le PET en monomères purs et en monomères purs de manière durable.
  • Repolymérisation des monomères recyclés en un nouveau plastique.
  • Fabrication et vérification de la qualité des nouveaux produits fabriqués à partir de matières plastiques recyclées.

WhiteCycle dispose d’un budget global de 9,6 millions ¤ et bénéficie d’un financement européen d’environ 7,1 millions ¤. Les entreprises participant au projet sont situées dans cinq pays :

  • Allemagne : DITF, Estato, IPoint
  • Espagne : IRIS Technology Solutions, Inditex
  • France : Axelera, Carbios, Dynergie, ERASME, IFTH, Michelin, PPRIME, Synergies TLC, UNIV POITIERS
  • Norvège : HVL, Mandals
  • Turquie : Kordsa

Le rôle d'IRIS Technology dans le cycle blanc

Il existe depuis longtemps un besoin urgent de développer une solution circulaire finale pour l’industrie afin de transformer les déchets plastiques textiles complexes en produits à plus forte valeur ajoutée (nouveau plastique pour les tuyaux, les pneus et les vêtements).

En tant que premier concepteur européen de systèmes optiques avancés, IRIS Technology dirigera le développement d’un système capable de contrôler et d’identifier en temps réel les déchets textiles en PET en vue de leur recyclage. À cette fin, IRIS mettra en œuvre la technologie hyperspectrale NIR en utilisant l’analyseur industriel Visum HSI™, qui emploie la spectroscopie d’imagerie 2D et extrait des informations chimiques pixel par pixel et unité par unité du produit passant sur la ligne afin de détecter la composition chimique, le contenu et la distribution spatiale. Enfin, le système HSI de détection et de tri des déchets textiles plastiques sera validé à l’échelle industrielle afin de faciliter son incorporation dans les lignes de recyclage à travers l’Europe.

Par IRIS Technology Solutions