Fremdkörpererkennung spielt eine wichtige Rolle, wenn es um die sichere und richtlinienkonforme Gestaltung von Produktionsprozessen geht. Jedoch haben herkömmliche Metalldetektoren den Nachteil, dass Produkteffekte von Lebensmitteln die Metalldetektion beeinträchtigen können. Die Think-Technologie von Sesotec nutzt künstliche Intelligenz, um die Produkteffekte auszublenden und so die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und Fehlauslösungen zu vermeiden.
Viele Lebensmittel wie Fleisch, Käse oder Fertiggerichte weisen einen so genannten Produkteffekt auf. Dieser Produkteffekt entsteht zum Beispiel durch den erhöhten Wasser- oder Salzgehalt der untersuchten Produkte oder durch eine metallische Verpackung. Es kommt zu einer gewissen elektrischen Eigenleitfähigkeit, was die Metalldetektion insofern beeinträchtigt, als dass ein Metallsignal gemeldet wird, obwohl im untersuchten Produkt gar kein Metall vorhanden ist oder umgekehrt, vorhandene Metalle nicht erkannt werden.
Wird für die Untersuchung von schwierigen Produkten die Empfindlichkeit von induktiven Systemen zu hoch eingestellt, kommt es oft zu vielen Fehlauslösungen und dadurch zu Produktionsverlusten. Produktinspektionssysteme auf Röntgenbasis sind eine Alternative, haben aber den Nachteil, dass sie kostenintensiver als Metalldetektoren sind. Technologien, die sowohl hochempfindlich als auch kostenmäßig erschwinglich sind, stellen eine Lösung für diese Herausforderungen dar.
Eine aktuelle Produktentwicklung der Sesotec GmbH ist die Metalldetektion mit künstlicher Intelligenz (KI). Mit der Technologie Think von Sesotec ausgestattete Metalldetektoren nutzen für Lebensmittel, die starke Produkteffekte erzeugen, künstliche Intelligenz, um diese Produkteffekte nahezu komplett auszublenden.
Wie die Technologie entstand
Auf Basis der Situationsanalyse bei Lebensmittelherstellern und -verarbeitern stellte man sich bei Sesotec zwei 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 einer Universität als Forschungspartner wurde der Trend 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)
- Verbesserung der Empfindlichkeit und Stabilität durch ständiges Lernen neuer Daten
