Produkteffekte ausblenden und die Detektionsgenauigkeit verbessern

Trotz unterschiedlicher zur Verfügung stehender Fremdkörperdetektionstechnologien gibt es Lebensmittel mit starkem Produkteffekt, die mit herkömmlichen Methoden nicht optimal untersucht werden können. Nachteile der induktiven Systeme bei schwierigen Produkten sind, dass es häufig zu vielen Fehlauslösungen und dadurch zu Produktionsverlusten führt, wenn die Empfindlichkeit zu hoch eingestellt wird. Produktinspektionssysteme auf Röntgenbasis sind eine Alternative, haben aber den Nachteil, dass sie kostenintensiver sind als Metalldetektoren. Neue Technologien, die sowohl hochempfindlich als auch kostenmäßig erschwinglich sind, stellen eine Lösung für diese Herausforderungen dar. 

Die neueste Innovation aus dem Hause Sesotec ist Metalldetektion mit künstlicher Intelligenz (KI) namens „Think“. Diese Metalldetektoren für die Lebensmittelindustrie nutzen für schwierige Produkte, die starke Produkteffekte erzeugen, künstliche Intelligenz, um eben diese Produkteffekte nahezu komplett auszublenden.

Wie die Think-Technologie entstand

Auf Basis einer Situationsanalyse bei Herstellern und Verarbeitern von Lebensmitteln stellte man sich bei Sesotec folgende Fragen: Wie können Fehlauslösungen durch Produkteffekte reduziert werden, und 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 (Universität) 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 Produkteffektes, fortlaufendes Lernen (Machine-learning-Ansatz) sowie eine Verbesserung der Empfindlichkeit und Stabilität durch ständiges Lernen neuer Daten (zukunftssichere Investition).

Wie die Think-Technologie funktioniert

Bei der Standard-Metalldetektion mit der herkömmlichen 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 nicht erkannt (siehe Grafik 1).

Beim Einsatz der Think-Technologie werden ebenfalls mehrere Frequenzen simultan auf das zu untersuchende Produkt angewendet. Dadurch, dass mit KI-Technologie der Produkteffekt enger eingegrenzt werden kann, entstehen mehr Erkennungsschwellen und alle Signale, die außerhalb der Schwellen liegen, werden als Metallfremdkörper erkannt und die Empfindlichkeit wird erheblich erhöht. Fehlauslösungen reduzieren sich, da es mehrere „intelligente“ Schwellen gibt (siehe Grafik 2).

Kundennutzen von Think-Metalldetektion

Die Kundennutzen, die sich durch die Anwendung von Think ergeben, lassen sich auf vier Bereiche zusammenfassen: präzise Metalldetektion, Konformität mit gesetzlichen Vorschriften und privatwirtschaftlichen Lebensmittelstandards, Wirtschaftlichkeit und zuverlässiger Service. 

Produkte mit hohen und/oder schwankenden Produkteffekten (metallische Verpackung, Einlagerung in Salzlake oder Wasser und so weiter) können besser und stabiler untersucht werden. Fehlausschleusungen und die damit verbundene Lebensmittelverschwendung reduzieren sich. Lebensmittel-Regularien und Standards (IFS, BRC, M & S und viele mehr) können zuverlässig eingehalten werden, und die Anschaffung eines Metalldetektors mit Think ist im Vergleich zu einem Röntgengerät kostengünstiger. Sesotec-Experten kennen die Herausforderungen, die sich der Lebensmittelbranche stellen, und stehen sowohl bei Themen wie Validierung und Zertifizierung als auch für Remote-Support und Training an der Seite der Kunden.

Folgendes Think-Anwendungsbeispiel, wie das Finden von Metallverunreinigungen in Kaffee, verpackt in metallisierter Folie, zeigt die Vorteile auf: Bei der Anwendung von Metalldetektion mit KI ist im Vergleich zu Singlefrequenz und herkömmlicher Multifrequenz eine signifikante 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 nachhaltig die Detektionsgenauigkeit und Stabilität. Fehlauslösungen werden reduziert.

Anderes Beispiel: Es geht darum, Aluclips in Salamistangen zu detektieren. Salami hat einen hohen Salz- und Fettgehalt. Der Produkteffekt ist dementsprechend hoch. Sollen kleinste Bruchteile von Aluclips in der Salami gefunden werden, reicht die Empfindlichkeit von Standard-Metalldetektoren nicht aus. Die Think-Technologie ist hier das Mittel der Wahl. Metalldetektoren mit Think haben speziell bei Aluminium eine bessere Erkennungsgenauigkeit als Standard-Metalldetektoren. Das führt bei der Untersuchung von Salamistangen zu weniger Fehlauslösungen, Reklamationen und Produktrückrufen. Die Think-Technologie amortisiert sich innerhalb kürzester Zeit.

KI-Algorithmen erhöhen die Stabilität und Erkennungsgenauigkeit in Lebensmittelherstellungsprozessen. Auch in metallisierte Folien verpackte Produkte können mit KI-Metalldetektoren effizient untersucht werden. Die Verschwendung von Lebensmitteln wird reduziert, Richtlinien werden erfüllt und Ressourcen geschont. Die Produktivität und damit Profitabilität steigern sich. Die Think-Technologie von Sesotec ist seit November 2020 als Lizenzmodell verfügbar.