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1. Analyse du contexte et des points faibles
Présentation de l'entreprise :
Une entreprise agroalimentaire est un important fabricant de produits de boulangerie-pâtisserie, spécialisé dans la production de pains de mie, de pains de mie, de baguettes et autres produits. Elle produit quotidiennement 500 000 sacs et approvisionne les supermarchés et les chaînes de restauration dans tout le pays. Ces dernières années, l'entreprise a dû faire face aux défis suivants en raison de l'attention croissante des consommateurs à la sécurité alimentaire :

‌Augmentation des plaintes concernant des objets étrangers‌ : Les consommateurs ont signalé à plusieurs reprises que des objets étrangers métalliques (tels que du fil, des débris de lame, des agrafes, etc.) étaient mélangés au pain, ce qui a porté atteinte à la réputation de la marque.
Complexité de la chaîne de production : Le processus de production implique de multiples opérations telles que le mélange des matières premières, le formage, la cuisson, le tranchage et le conditionnement. Les corps étrangers métalliques peuvent provenir des matières premières, de l'usure des équipements ou d'erreurs humaines.
‌Méthodes de détection traditionnelles insuffisantes‌ : l’inspection visuelle artificielle est inefficace et ne peut pas détecter les objets étrangers internes ; les détecteurs de métaux ne peuvent reconnaître que les métaux ferromagnétiques et sont insuffisamment sensibles aux métaux non ferreux (tels que l’aluminium, le cuivre) ou aux minuscules fragments.

‌Exigences de base‌:
Réalisez une détection d'objets étrangers métalliques entièrement automatique et de haute précision (couvrant le fer, l'aluminium, le cuivre et d'autres matériaux, avec une précision de détection minimale de ≤ 0,3 mm).
La vitesse d'inspection doit correspondre à la ligne de production (≥ 6 000 paquets/heure) pour éviter de devenir un goulot d'étranglement de la production.
Les données sont traçables et répondent aux exigences de certification ISO 22000 et HACCP.

2. Solutions et déploiement des appareils
Sélection de l'équipement : Utilisez la machine à rayons X pour objets étrangers alimentaires de marque Fanchi Tech, avec les paramètres techniques suivants :

Capacité de détection : il peut identifier des objets étrangers tels que le métal, le verre, le plastique dur, le gravier, etc., et la précision de détection du métal atteint 0,2 mm (acier inoxydable).
Technologie d'imagerie : Technologie de rayons X à double énergie, combinée à des algorithmes d'IA pour analyser automatiquement les images, distinguant les différences de matières étrangères et de densité alimentaire.
‌vitesse de traitement‌ : jusqu'à 6 000 paquets/heure, prend en charge la détection de pipeline dynamique.
Système d'exclusion : Dispositif d'élimination par jet pneumatique, le temps de réponse est < 0,1 seconde, garantissant que le taux d'isolement du produit problématique est > 99,9 %.
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Position du point de risque :
Lien de réception des matières premières : La farine, le sucre et d'autres matières premières peuvent être mélangés à des impuretés métalliques (telles que des emballages de transport endommagés par les fournisseurs).
‌Mélange et formage des liens‌ : Les lames du mélangeur sont usées et des débris métalliques sont produits, et des débris métalliques restent dans le moule.
‌Liens de tranchage et d'emballage‌ : La lame de la trancheuse est cassée et les pièces métalliques de la ligne d'emballage tombent.
Installation de l'équipement :
Installer une machine à rayons X avant (après les tranches) pour détecter les tranches de pain moulées mais non emballées (Figure 1).
L'équipement est relié à la ligne de production et la détection est déclenchée par des capteurs photoélectriques pour synchroniser le rythme de production en temps réel.
‌Paramètres‌:
Ajustez le seuil d'énergie des rayons X en fonction de la densité du pain (pain moelleux ou baguette dure) pour éviter toute détection erronée.
Définissez le seuil d'alarme de taille d'objet étranger (métal ≥ 0,3 mm, verre ≥ 1,0 mm).
3. Effet de la mise en œuvre et vérification des données
Performances de détection :

Taux de détection d'objets étrangers : Au cours de l'opération d'essai, 12 événements d'objets étrangers métalliques ont été interceptés avec succès, dont des débris de fil d'acier inoxydable de 0,4 mm et de copeaux d'aluminium de 1,2 mm, et le taux de détection de fuite était de 0.
Taux de fausses alarmes : grâce à l'optimisation de l'apprentissage de l'IA, le taux de fausses alarmes est passé de 5 % au début à 0,3 % (par exemple, le cas de mauvaise évaluation des bulles de pain et des cristaux de sucre comme objets étrangers est considérablement réduit).
Avantages économiques :

‌Économies de coûts‌:
Réduction de 8 postes de contrôle qualité artificiel, permettant d'économiser environ 600 000 yuans en coûts de main-d'œuvre annuels.
Évitez les événements de rappel potentiels (estimés sur la base de données historiques, la perte d'un seul rappel dépasse 2 millions de yuans).
Amélioration de l'efficacité : L'efficacité globale de la ligne de production a été augmentée de 15 %, car la vitesse d'inspection correspond exactement à celle de la machine d'emballage et il n'y a pas d'attente d'arrêt.
‌Amélioration de la qualité et de la marque‌ :
Le taux de réclamation des clients a diminué de 92 %, et il a été certifié par un fournisseur de marque de restauration en chaîne « Zero Foreign Materials », et le volume des commandes a augmenté de 20 %.
Générez des rapports de qualité quotidiens grâce aux données d'inspection, réalisez la traçabilité de l'ensemble du processus de production et réussissez avec succès l'examen BRCGS (Global Food Safety Standard).

4. Détails d'exploitation et de maintenance
Formation des personnes :
L'opérateur doit maîtriser le réglage des paramètres de l'équipement, l'analyse d'image (la figure 2 montre une comparaison typique d'images d'objets étrangers) et le traitement des codes d'erreur.
L'équipe de maintenance nettoie la fenêtre de l'émetteur de rayons X chaque semaine et calibre la sensibilité chaque mois pour garantir la stabilité de l'appareil.
Optimisation continue :
Les algorithmes d’IA sont régulièrement mis à jour : ils accumulent des données d’images d’objets étrangers et optimisent les capacités de reconnaissance des modèles (comme la distinction des graines de sésame des débris métalliques).
Évolutivité des équipements : interfaces réservées, qui peuvent être connectées au système MES de l'usine à l'avenir pour réaliser une surveillance de la qualité en temps réel et un lien avec la planification de la production.

5. Conclusion et valeur de l'industrie
En introduisant l'appareil de radiographie pour la détection de corps étrangers alimentaires Fanchi Tech, une entreprise agroalimentaire a non seulement résolu les dangers cachés liés aux corps étrangers métalliques, mais a également fait évoluer le contrôle qualité de la post-remédiation vers la pré-prévention, devenant ainsi une référence en matière de modernisation intelligente dans le secteur de la boulangerie. Cette solution peut être réutilisée pour d'autres aliments à haute densité (comme la pâte surgelée et le pain aux fruits secs), offrant ainsi aux entreprises des garanties de sécurité alimentaire sur toute la chaîne.