通过视觉检测技术保障烘焙质量

今天的烘焙工厂与40年前大不相同。过去由面包师手工混合、发酵、成型和装饰的烘焙食品现在由精心设计的自动化设备来生产。有多个因素促使烘焙行业走向自动化，不断升级的竞争格局和多样化的消费者需求是全行业创新和自动化升级的主要原因。

 

如今大部分烘焙工艺已实现自动化，然而，大多数烘焙企业仍将人工检查作为其核心防线，以确保烘焙产品的高品质和安全性。尽管生产上已出现一些创新，但质量控制团队仍面临着艰巨任务，他们必须在全速运行的生产线上，准确检测产品、识别品牌特征，以及发现不明异物。

过去的面包店生产规模较小，人工检查相对来说更加合理。然而，对于现代工业化烘焙企业来说，完全依赖人工检测所面临的挑战比解决方案更多。

 

视觉检测技术

许多公司已经开始使用集成视觉检测技术，以优化产品流程并帮助他们进行最终产品评估。

视觉检测系统将高速相机与成像软件和先进的算法结合在一起，可以直接检测和测量生产线上食品的重要视觉特征。视觉检测技术通常分为两类：最终产品检测（FPI）系统和视觉过程控制（VPC）系统。

早期采用视觉检测技术的先行者，主要利用该技术对包装前的最终产品进行评估，从而利用这些客观数据来帮助他们更进一步完善质量管理。这类视觉检测系统属于FPI（最终产品检测）类别。

接下来，烘焙企业开始将自动剔除和再循环功能集成到他们的FPI系统中，根据预设标准剔除非合格品。这些标准的范围从通用的产品特征，如产品的整体大小、形状和颜色；到更详细或特定的品牌特征，如面包的分割高度和长度；以及顶部装饰的类别，如坚果、巧克力碎片等。

 

随着烘焙企业开始采用自动化技术扩大生产规模，他们也开始探索通过视觉检测实现整个过程控制的闭环。

最近，随着烘焙企业开始采用自动化技术扩大生产规模，他们也开始探索通过视觉检测实现整个过程控制的闭环。虽然FPI应用可以准确评估产品结果，但这些加工商们还需要更多信息，来确定出现不合格结果的原因以及如何来纠正。

这种数据缺口导致了VPC 系统的引入，该系统通常安装在包装前关键生产工艺阶段。数据可视化和实时反馈与工艺设备相连，有助于实现 “更智能”的生产线，从而能帮助面包师和操作员根据数据做出工艺调整决策。

将VPC与FPI相结合是烘焙坊实现100%无偏差在线检测的方法，无需人工干预。通过这种集成，烘焙工厂可完全了解和控制其生产设备的加工能力，从而更好地符合相关标准。

 

视觉检测解决方案

虽然每家烘焙工厂都是独一无二的，但在烘焙过程中有一些共同的基本步骤，视觉检测有助于企业提高产品的质量、一致性和安全性。

烘烤前检查。例如，面团成型工艺可确保产品达到理想的最终尺寸和形状。以甜甜圈为例，其直径和中心应保持一致。许多甜甜圈制造商利用自动成型设备将面团放到传送带上，并进入单独的生产线。然而，随着时间推移，这种设备可能会逐渐出现运行偏差。在整形后直接使用 VPC 系统可帮助生产团队监控整个传送带上面团整形的均匀性。该系统可客观检测整个产品和中心区域的尺寸和直径。如果面团形状开始偏离规格，系统会提醒操作员注意工艺一致性的任何变化。

在醒发或面团切割过程后也有类似应用。有几个外部变量会影响面团的发酵，如外部环境（温度和湿度）、面团水合作用、使用的酵母数量或质量以及机械因素。同样，在面团醒发和切割后安装 VPC 功能可确保这一过程正确进行。

烘烤后检查。许多批量生产的烘焙产品都是通过单独通道进入烤箱的。烤箱内部和这些通道上方的独立加热元件由生产操作员控制，他们负责监督产品是否在整个传送带上得到均匀烘烤。假设面团成型和发酵过程可通过VPC系统管理保持视觉标准，那么烤炉出口处的另一个视觉检查点就可以监控每个烘焙产品出炉时的颜色。

如果系统检测到烘焙后的颜色随时间而变（通常是评估最终产品外皮颜色），则会提醒生产线操作员是否需要对特定通道进行调校或维修。在在线剔除系统中，手动报警或自动控制可实现这一功能。此外，由于FPI系统会实时分析产品，因此操作员可以查看数据的时间轴，以确定是否有必要调整其流程，并对烤箱性能进行例行检查。

 

越来越多烘焙企业开始使用视觉检测技术来监控其生产过程（步骤1- 4）。这种新兴技术属于视觉过程控制范畴。

有些烘焙食品在烘焙前或烘焙后会在产品外部涂裹配料，例如坚果、巧克力碎片、增加光泽的蛋浆、彩色调味料、肉类、蔬菜等，所有这些都是烘焙成本的一部分。因此，配料和配料控制对管理运营成本至关重要。

此外，有些产品可能需要在某些阶段印上品牌设计和其他外观特征。自动化设备能在严格的限定条件下启用这些功能并实现高可重复性。随着时间推移，由于各种原因，这些设备可能会堵塞、错位或过度涂裹配料，从而导致产品不合格。

在涂抹设备和产品成型之后直接集成VPC系统，可以帮助操作员密切关注这些设备的性能。这种视觉应用可以帮助公司避免在生产中发生致命错误，并通过捕捉人工检查可能无法察觉的信息来控制配料成本。

保障食品安全。与大多数食品生产过程一样，工作人员需要在产品包装前确保无异物混入产品中。一些公司采用异物检测设备（主要是X 射线金属系统）来识别产品上或产品内的潜在危险物质。这些方法非常适合识别高密度物质，但大多数低密度物质，如纸张、头发、薄膜和类似颜色外来异物，往往会被忽视。

用于先进异物检测和分类的高光谱成像技术是视觉检测领域的最新创新技术之一。高光谱成像技术通过结合光谱测量功能，获取不同波长的产品图像，从而为烘焙产品外表面异物的检测和分类提供了更好方法。这种先进技术能为松饼、饼干、蛋糕、冷冻披萨等表面带有配料的烘焙产品检测带来好处，因为对于这些产品，颜色检测无法提供完整图像。

人工智能（AI）在检测领域也发挥着越来越重要的作用。经过训练的人工智能模型可以识别典型缺陷和异常情况，从而帮助公司扩大检测能力，同时提高其易用性。对产品特征和规格的自动学习降低了复杂性，促进了连续操作，可帮助系统在更长时间内以原始精度运行。

 

实施视觉检测

在烘焙工厂中安装视觉检测系统起初可能会让人望而生畏，但从长远来看，最初的努力付出将帮助企业更快获得回报。必须从简单的规划开始，保持耐心，并选择一位可靠的视觉检测技术专家，这将是取得成功的基石。此外，质量保证团队和生产团队的目标保持一致对于取得良好结果也至关重要。

许多烘焙企业认为视觉检测技术是一种“不明觉厉”的解决方案，安装设备、应用产品代码，这样就能100%控制产品线的各个方面。然而，事实并非如此。

最好的方法是首先考虑产品最关键的特征——那些在消费眼中最重要的特征：它可能是饼干的烘烤颜色、贝果的均匀直径或高度，或者玉米饼上烤痕的分布；其中1-2个特征可能是你旅程的开始。在这个过程中，来自质量控制和生产团队的投入同样至关重要。

更重要的是，采用视觉检测技术的目的是提高质量，而不是制造浪费。标准设置过高将导致过多废品，而标准设置过低会使质量层次不齐。操作环境和配料质量也会影响最终产品的外观：在炎炎夏日和寒冷冬日烘烤出的产品会大相径庭，来自不同收获时间的小麦粉也会导致产品明显不同。

在视觉系统集成过程中，合作至关重要。所有利益相关者都在这个过程中扮演着重要角色。然而，选择一个值得信赖的供应商，他们能够设定切合实际的目标，提供指导和正确的建议，这些都是成功的关键。

作者：ANDREW MCGHIE

 

来源：荣格-《 国际食品加工及包装商情》

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