Détection de corps étrangers dans la chaîne de production

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.

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.

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.

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.

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.