Leuze的DRT 25C的参考技术使得能够检测具有各种颜色和透明度的包装，作为与输送带表面的偏差。照片由莱苏提供。食品和饮料行业面临着许多挑战。在不断创造新产品和创新产品的压力下，制造商正在应对进入工厂的原材料的变动性增加。运营需要看到更高的生产率，同时保持盈利。它们需要在本地和全球市场保持竞争力，并通过确保食品安全和产品质量来保护自己的品牌。
“与此同时，要留住人才和找到人才变得越来越困难，”安永食品和饮料高级行业经理奥拉•韦斯特伦(Ola Wesstrom)表示Endress + Hauser.．“公司需要找到创新的方法来利用现有或新仪器来提高生产力，同时保护其品牌。”
渴望信息，食品和饮料生产商和包装商正在为工厂楼层添加更多传感器。他们正在寻找额外的流程信息，他们希望更好地控制他们的进程。
“食品和饮料行业采用传感器技术有点迟到，但现在显然它确实如此，”测量和分析董事总经理Sabine Busse说ABB．一个关键的驱动程序是任何地方都会被伸展的事实。“在某种程度上，传感器提供最具成本效益的方法之一，了解我的植物中正在发生的事情以及如何优化。”
随着传感器的性能不断提高，其底线始终不变:控制流程，控制时间、金钱和浪费。
实时测量它
随着传感器的增殖，一个关键趋势是能够为运营带来更多的内联质量监测。“我们正在寻找可以用内联和轨道仪器替换传统实验室测量的地点以及如何替换传统的实验室测量。”Wesstrom说。
内联测量还可以加快操作速度并降低成本。据韦斯特罗姆说，在食品行业，平均有14分钟的时间等待实验室结果，以发布产品进一步加工。他说:“这可能会影响储罐空间利用率、加工时间损失以及可能的产品质量。”
抽样之间的产品变异可能对质量本身产生影响，Wesstrom还指出，添加内联测量可以更快地捕获异常。
在4月份的Endress+Hauser网络研讨会上，Wesstrom介绍了几个产品和流程的例子，这些产品和流程将受益于在线测量——测量酵母发酵中的氧气、面糊和巧克力的粘度、苹果酒的发酵速率、盐水的盐度，等等。但他也明确表示，它不应被视为实验室测量的替代品。“在大多数情况下，实验室测量仍将是最终的质量或安全检查，”他说。“我们正在研究如何进行补充，以捕捉介于两者之间的东西，或加快速度，以提高生产率。”也许还可以减少取样的数量，更好地利用这些资源。
一种类型的分析，即越来越多地从实验室移动到工厂地板是pH测量。提供了测量蛋黄酱和番茄酱的pH值的例子，Wesstrom指出其对味道和一致性以及食品安全的重要性。在这种情况下，整个过程中的连续测量不仅可以消除每小时采样，而且还提供连续的质量保证。
pH值测量通常在冷却的样品线或通过抓取样品进行的一个原因是恶劣的生产环境。ABB新的pH/ORP传感器具有先进的内置诊断，即使在恶劣的过程中也可以确保准确性和可靠性。糖精制是高温苛性碱过程的一个例子，其在几乎每个阶段都需要精确的pH控制。在生产过程中使用，传感器有助于减少实验室测量的滞后时间。
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ID产品高级总监Matt Moschner表示，基于图像的传感器也看到了一种趋势，将更多的数据采集从实验室带到生产线上冒险家．例如，3D传感器虽然不是新概念，但由于嵌入式计算机马力的增加，它更能在线工作。Moschner指出，智能传感器能够在图像采集点做出决定。他说:“他们不需要把信息传递到云端或个人电脑上。”“他们在生产线运行和制造零部件时做出决定。”
这意味着食品和饮料行业的实际术语是能够在生产或包装的每一件物品上进行质量检验，而不是典型的片断（在100个样品中有10个）。“我们现在能够在每一个部分的行中这样做，”Moschner说。
边缘计算的增长有助于在飞行中解释所有图像，在植物地板上能够决策。康涅狄格州边智力将有关RAW结果的信息与稍后分析的2D或3D图像一起分析。但是，也可以实时分析数据，MOSCHNER解释，给运营商进行实时决策所需的信息。
RoseMount 708无线声发射器可以连续确定蒸汽陷阱状态，包括识别蒸汽陷阱故障和不活动。照片由艾默生提供。
人工智能涉及复杂性
这些计算能力 - 以及更热效率的封装和更低的价格点 - 还在基于机器学习获得更多高级任务的检查算法中的增长。由于高可变性，食品加工一直是质量控制挑战。“这真的挑战了我们经典机器视觉工具，”Moschner说。“机器学习的出现对于具有复杂性 - 禁止或成本持有量的应用程序来说真正是一个突破性。”
康耐尼克克朗的新视线D900嵌入式视觉系统，该系统具有工业级智能摄像头内的公司的VIDI深度学习软件，非常适合光学字符识别（OCR），装配验证和缺陷检测。
传统的视觉系统努力检查食品包装部分控制，以及康涅狄克州视觉软件营销总监John Petry Notes John Petry的存在。“例如，培养基于规则的系统来发现披萨上的意大利辣味辣味辣椒是一个巨大的挑战。同时教导它以区分意大利辣香肠从火腿中的真实世界完全不切实际，“他解释道。“但随着深度学习机器的愿景，这正在成为现实，使制造商提供全自动100％的质量检查。”
该公司北美区总裁杰里米·伯格(Jeremy Bergh)同意上述观点，他认为趋势似乎正在向人工智能方向发展IDS成像开发系统．“在很多应用中，人类的眼睛可以注意到某些东西是农产品还是苹果。一个人可以看着并说它看起来好或不好，”他说。“在计算机中对这些信息进行编程是一项非常困难的任务。人们对使用人工智能和深度学习找出解决方案更感兴趣。”
IDS NXT海洋使工业相机能够通过深入学习获得知识。客户可以创建培训图像并将其上传到IDS NXT Lighthouse软件来建立一个训练有素的神经网络。复杂度取决于具体场景的难度，以及有多少层次的对比，Bergh说。
根据Bergh的说法，AI也使客户能够在图像存储方面减轻其负载。“他们不必捕捉所有图像 - 只是他们需要训练系统的东西，”他说。“一旦神经网络启动并运行，它们就不必存储图像。或者它可以在循环上运行，因此它只会一次存储一定数量的信息。“
ABB的新型pH / ORP传感器具有先进的内置诊断，即使在恶劣的过程中也可以确保准确性和可靠性。照片由ABB提供。
科里奥利能力
食品和饮料行业长期使用科里奥利原则来测量过程液体或气体的流动，并计算液体密度。但仪器供应商最近一直升级技术，以进一步提高其能力。
ABB扩展的科里奥利大师质量流量计系列，例如，包括一个新的电子平台，具有简单的配置，集成的精度验证，内置的阀门控制或浓度测量，以及其他智能工具。该系列包括专门为食品和饮料行业设计的流量计，由fda批准的材料制造。
“它有助于实时测量和分析过程的每个阶段，”Busse说。她补充说，厂家是否融合果汁或番茄酱，他们可以使用流量计沿着该过程测量。“如果有问题，他们可以快速解决它们。这有助于防止浪费。“
苏格兰威士忌制作人正在使用ABB的科罗利术企业来避免税收。由于对苏格兰威士忌的生产和税收进行了严格的控制，生产者必须在整个蒸馏和监护流程的整个蒸馏和监护转移阶段进行准确测量。体积（ABV）水平的酒精必须紧密测量和紧密控制 - 不仅要确保味道和质量，还可以在蒸馏过程中更准确地估算消费税。流量计自动将质量测量变为体积流量，用于计算适当的税水平。
Wesstrom说，对磁性流量计的磁性流量计的磁性流量计进行磁性流量计的移动液处理的液体处理中的移动。作为材料在寒冷和热温度之间变化的热膨胀可能导致体积视角引起不准确。Coriolis米的实际磅的测量，另一方面，不受影响。并且因为大多数配方是基于体重的食谱 - 添加特定数量的盎司或磅，而不是加仑 - 这也有助于收紧生产公差。
“科里奥利斯现在正在越来越赶上，”Wesstrom说。“并且传感器方面存在持续的发展，使其更好。所以他们越来越多地在食品和饮料行业中采用。“
然而，科里奥利测量仪在食品应用中的一个限制因素是产品中夹带的空气或微气泡，因为它们会导致测量误差。Endress+Hauser找到了解决这个问题的方法豪泽Endress +多频技术．双重测量管同时在两个不同的谐振频率下激发。对谐振频率的响应用于补偿由夹带空气引起的测量误差。
的关键用例Endress + Hauser的Promass Q Coriolis Mass Flower是基于计量的牛奶摄入量，通常用于内部核算和工厂的质量平衡。在卡车运输过程中，由于泵送和晃动，夹带的微气泡经常进入牛奶。在2019年应用于牛奶摄入，与传统卡车秤相比，数千辆油罐车负载的性能平均偏差小于0.09%。3个月就实现了投资回报。
其他创新
传感器供应商一直在引入一系列创新，以处理食品和饮料行业中的粘性问题。例如，泡沫可以存在水平检测的问题，因为泡沫可以难以检测或难以忽略。
b开发了一个名为the的点电平检测传感器Cleverlevel.可以调整为忽略泡沫而只检测实际液体或检测泡沫而忽略液体。”或甚至在粘性,viscous-type材料在食品这个方案是普遍可以忽略任何困在传感器给你一个真正的迹象表明坦克可能是空的,即使另一个传感器的东西粘在它可能表明有水平没有时,“基督Makris说鲍默的生产管理和营销总监。
马克里斯说，位于纽约州阿尔斯特公园的苹果酒生产商梅纳德农场已经发现了CleverLevel传感器的可靠性。“在这个过程中，你会碾碎苹果和其他东西，你会得到各种各样的黏稠物、食物和糊状物。他之前使用的传感器是假触发——有东西卡在上面触发了它，”他解释道。鲍默的传感器不再是这种情况。“他们不关心任何粘在上面的东西。”
糖果和烘焙食品的一级和二级包装机面临着各自的挑战。传感器必须连续检测传送带上的各种产品和薄膜。不规则的产品形状和轮廓会使产品难以检测，特别是如果传送带脏了或振动。“准确的检测是至关重要的，因为它提供了机器的最大速度，并减少了停机时间，”玛丽-希特海涅说，开关传感器的产品经理Leuze．
Leuze开发了DRT 25C动态参考漫射传感器，即使产品或包装材料也会变化，可靠地检测物体。传感器与三个光点一起使用，以及参考传送带代替产品的参考技术。传送带的表面特性被教导到系统中，使得传感器可以将所有物体检测到与带的偏差 - 即使皮带被污染或振动也是如此。这样，产品的表面性质不会影响检测。
通常，包装的颜色，光泽或透明度会影响检测。但如果DRT 25C技术，这不是这种情况，如果封装材料改变，则不需要重新安静。在包装每天可以改变时，这在次数期间是特别有利的。“营销从未考虑过维护过程，”Heine说。“他们在你的包装上介绍了一些闪亮的部分，突然流程不再工作了。”DRT 25C的参考技术使得能够检测具有各种颜色和透明度的包装，作为与传送带表面的偏差。
欧姆龙已经用一种新的飞行时间(ToF)光电传感器解决了类似的问题。欧姆龙自动化美国公司的传感器产品经理Michael B. Hamoy说:“飞行时间检测方法和红外激光光源允许该传感器检测非常广泛的产品范围，而无需调整以适应产品颜色、反射率或尺寸的变化。”
TOF技术一直是欧姆龙的特别焦点，以帮助促进灵活的制造。欧姆龙的包装，欧姆龙公司行业发展经理John Wenzler表示，“该行业正在展示更长的传感范围，鉴于具有不同的产品尺寸的线条需要不同的感知距离。”“我们的飞行时间传感器直接解决了这一问题。”
可持续性的担忧
除了生产正常运行时间，质量和可靠性等必需要求外，食品和饮料行业越来越多地集中于可持续性。由于生产者确保他们使用其公用事业妥善使用，罗斯蒙特食品和饮料的全球产品经理Josh Friesz涉及许多疑虑艾默生．
一个地方艾默生的传感器蒸汽疏水阀的监测已经取得了相当大的成功。艾默生数字转型全球产品经理Brian Joe表示，尽管蒸汽疏水阀对产品质量、能源使用和蒸汽使用至关重要，但每隔几年就会发生故障。典型的做法是每年对疏水阀进行审计。乔说:“蒸汽疏水阀可能在第二天就坏了，他们直到第二年才知道。”“如果它无法打开，就会向环境中排放蒸汽。这既要花钱又浪费能源。如果关闭失败，蒸汽设备中会有凝结水积聚，这会影响下游设备。对很多制造商来说，这是一个大问题。”
艾默生的罗斯蒙特708无线声音发射器可以不断确定蒸汽陷阱状态，包括识别蒸汽捕获故障和不活动。“这是收集更多数据的真正好方法，”Joe说。“数据分析工具将变送器的温度转换为客户可以采取行动的信息。它告诉你你的蒸汽疏水阀是否健康或在打开或关闭位置失败，如果您需要立即更换它。“由此产生的节能是显着的。
Vegabar紧凑型压力传感器具有开关功能和VEGAPOINT电容电平开关，具有360°DEG状态显示，可设置为256种不同的颜色中的任何一种，并从任何方向轻松看出。照片由Vega提供。VEGA一旦安装了，VEGA很容易看到他们最新的传感器发生了什么。所有的Vega的新压力传感器和点电平开关使用360°切换状态显示来标准。照明环的颜色可以用256种不同的颜色中的一种定制，所有颜色都仍然清晰可见，即使在日光中也可以清晰地看到。这让用户在Afility中的任何角度 - 如果在运行过程时，如果传感器正在切换，则如果传感器需要维护，或任何数量的可能指标。
Vega Americas的Greg Kline，Food kine，Food kline，Food kine（Greg Kline）（Greg Kline）（Greg Kline）表示，在传感器上，人员往往会在Mezzanine上展现出更好的观点。“现在他们可以用非常明亮的LED灯光望着那个大厅，并确切地了解他们的立场。”
眼见为实
随着对传感器技术所做的增强，Vision可以将另一层添加到其中2D和更多最近的3D数据，MoSchner笔记。“由于它可以以不同方式增加价值的机器视觉上面的平均水平。”他指出了Vision如何在产品的质量上看出更多，发现产品本身或产品的包装中的畸形。
“我在采摘应用中使用的视觉数量看来，”贝尔说。“夹具已经让更准确，机器人有更准确。他们可以抓住一些这些东西而不会损坏他们。“他补充说，IDS的Ensenso 3D摄像机在采摘应用中找到了一个很好的利基。
欧姆龙最新的智能相机FHV7采用自动对焦技术，使得不同尺寸的部件可以在同一条生产线上运行。欧姆龙的视觉产品经理Fernando Callejon说:“同样的相机可以自动调整到不同的工作距离，将物体带到一个聚焦点上进行全面检查。”他补充说，特殊的多色照明也有助于线条转换，使相机能够适应在同一线条上运行的不同颜色的包装。
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