更智能的食品安全依赖于更多的数据和计算能力

需求正在上升的食品检验提高精度。食品生产商正在利用数据，并在他们的系统处理能力，不仅提高食品的安全性，同时也向提高可追溯性工作。

亚伦的手《食品世界》执行主编

10月28日，2020年

当涉及到食品安全，今天的食品制造商所面对的是安装的挑战一大堆。一个减少使用农药，无论是因为法规或有机的普及农牧正在给庄稼内产生更多的有毒杂草。气候变化是造成日益激烈的干旱和降雨，这反过来又导致黄曲霉毒素上升，一般在坚果。社交媒体比以往更大的头痛，在那里检查单可以去病毒瞬间。在COVID-19大流行加进来，加强与有主要专家在家工作的挑战以及已经十分困难的工作人员的情形。

检测技术不仅需要比以往更可靠、更精确，还需要更智能。去年，美国食品和药物管理局(FDA)宣布了其“智能食品安全新时代”，该倡议旨在以《食品安全现代化法案》(FSMA)为基础，创建一个更加数字化、可追溯的食品系统。FDA的10年蓝图最初计划于2020年春季发布，但由于COVID-19推迟到7月。但大流行期间出现的挑战表明，蓝图中的一些行动是多么必要。

农民们发现他们种植的菠菜中有更多的有毒杂草，这增加了改进检查的必要性。TOMRA“今天比以往任何时候都比以往更重要的是，在我们的历史中共同努力创造更加数字，可追溯和更安全的食品制度，”FDA副局长和反应局长，在该计划的释放时，Frank Yiannas表示。

跟踪和追踪

Though FDA’s new program is largely focused on technologies that could be used within the supply chain rather than inside the factory, there will likely be a role for inspection to play from a traceability perspective, according to Robert Rogers, senior adviser for food safety and regulations at梅特勒·托莱多的产品检验部．他说:“特别是在我们今天生活的时代——大流行、旅行限制和进入工厂的限制都减少了——这是完全必要的。”

在这种气氛中，监管机构可能会寻找更好地关注最需要的检查的方法。换句话说，如果食品制作人可以记录它正在进行所需的测试，获得良好的结果，并且基本上处理食品安全，这将有助于为监管机构或审计员提供信心，即他们的时间可以更好地在其他地方度过他们的时间。事实上，在其蓝图中，FDA建议评估使用符合符合历史的公司的远程和/或虚拟检查的可行性。

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Rogers说，梅特勒托利多开始在该空间中做一些工作，为客户提供访问此类和其他方案所需的数据类型。“我们通过我们的Prodx软件具有数据收集功能，允许多个设施连接到单个数据点，并将所有系统从这些多种设施中提供信息，请向其中提供信息，”他说。

托马拉排序也更加注重其洞察的Tomra，一个行业4.0监控平台，旨在把分拣机到连接的机器，让他们在执行他们的最好，说杰弗里Steemans，在食品的Tomra对于数字化产品经理。除了帮助以减少停机时间，并最大限度地提高吞吐量的机器，数据也帮助制造商排序，以高品质的水平，从而最大化盈利，他补充道。

而且，在Covid-19 Pandemery期间发现的食物处理器特别重要，Tomra Insight在家中可以从家中工作，能够登录网站，远程查看机器。食品加工器受到指导方针的挑战，以将人数保持在现场最低限度。“这意味着当他们运行植物时，专家不能总是在现场，”梯队说。“但如果出现问题，他们需要在手头上提供信息。它允许专家看到正在发生的事情。“

谈到利用可用数据时，罗杰斯表示，也许未来也比人们想象的要快得多。他说，连接的设备在食品业务中的许多不同层面都很重要，而不仅仅是在检查系统上报告活动，而且还用于减少停机时间。但随着行业向前发展，可追溯性将是数据越来越重要的数据。

“我相信，有使用某些型号的其他行业，如序列化在制药行业，在那里他们能够确定哪些泡包装在医药箱的情况下托盘的好处，”罗杰斯说。“那种系列化和聚集到该项目的水平，移动朝食品行业，是东西会大大有利于可追溯性的食品工业和沿线的举措，肯定。”

公司的高级产品营销经理大卫·兰普雷(David Lamprey)说，在制药行业大量使用的追踪和追踪技术正开始渗透到食品行业Thermo Fisher Scientific.．“食物也开始走上这条道路，但现在还处于起步阶段。部分原因是实施这一过程以及在整个食品安全领域实施这一过程的成本太高。”“食品安全行业正在尝试并改变整个方法，从出现问题时的反应，到采取召回等措施，再到更多的预防措施。”

当其中一个客户决定进行跟踪和跟踪时，堡垒技术与他们一起工作，使客户能够从金属探测器中提取所需的数据。”它不仅允许他们说他们有一个金属探测器,证明它的工作,并展示当他们已经拒绝了,但是它允许他们给顾客能见度product-by-product基础上的金属探测器的结果,”Eric Garr解释道,在堡垒技术区域销售经理。

Lamprey说，由于监管机构的推动和消费者对安全水平提高的拉动，追踪和追踪将变得更加普遍。他认为，成本和复杂性都是值得的，因为避免如今常见的召回有好处。他表示:“这是一次大规模召回，因为他们不知道召回的范围是什么，所以他们把所有东西都召回了，成本非常高。”“如果你能够进行跟踪和追踪，你就能明确知道产品的具体位置，并能在更小的规模上立即采取行动。因此，尽管前期投资很大，但后端成本要低得多，品牌保护也要大得多，因为现在它与社交媒体紧密相连。”

人工智能的地方

凭借当今可用的处理能力，人工智能(AI)正将其应用到制造空间的各个角落。Tomra最近推出了LUCAi，进军人工智能和神经网络领域。这项技术是该公司在2018年初收购BBC科技公司后发展起来的，专门用于给蓝莓分级。该平台每秒可以处理2400张水果图像，可以更好地检测特定缺陷，甚至可以根据品种和季节进行分类。展望未来，斯蒂曼斯认为人工智能在食品安全方面有一席之地——例如，更好地识别土豆中潜在的有毒茄碱，这种有毒物质正随着气候变化而增加。

阅读更多关于如何着陆AI是结合人工智能机器视觉解决食品检验问题。

多个频率

和发现污染物一样重要的是找到不存在的东西。罗杰斯说，假检测不仅会浪费产品和时间，也许最具破坏性的影响是对检测系统本身失去信心。当这种心态开始蔓延时，运营商可能会降低敏感性，让污染物有更多机会通过。

一些金属探测器供应商转向同时的多频性技术，以帮助挤压那些可能发生的虚假拒绝，特别是具有高导电产品，例如肉类或新鲜烤面包。金属探测器可以受到产品效果温度变化或高盐，铁或水分含量的挑战，这些含量可以产生错误被视为污染物的信号。“这些产品特点具有高导电效果和变化可以限制可实现的性能，”Garr说。

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堡垒技术的拦截器结合了多个频率，以更好地理解产品的内容。“不同的频率有不同的优点，所以结合不同的频率，你可以更有效地利用这些信息来减少误报和提高灵敏度，”Garr说。

拦截器金属检测器结合了多个频率，以减少肉类和新鲜面包等食物中的误报。堡垒技术梅特勒-托莱多公司的“Profile Advantage”金属探测器使用了类似的技术——梅特勒称之为“多同时频率”——来提高肉类和其他难处理食物中污染物的敏感性。罗杰斯说:“从历史上看，这些应用具有挑战性，因为在正常的生产运行过程中，产品的多样性非常广泛，比如温度多样性、湿度多样性等等。”“这导致检测设备的敏感性降低，以应对正常产品条件的多样性。《Profile Advantage》的介绍确实摆脱了这种情况。现在你可以在最敏感的状态下跑步了。”

Thermo Fisher Scientific正在使用其新的Sentinel 1000 SelectScan金属探测器来解决与产品效果相关的问题。该系统允许用户选择其应用程序的最佳频率为50至1,000 kHz。

Sentinel 1000 Selectscan金属探测器处理产品效果，允许用户选择其应用从50至1000 kHz的最佳频率。Thermo Fisher Scientific.试图探究产品的特殊影响——它是湿的吗，里面有盐吗，温度是多少——对食品生产商来说会使测量变得复杂。Lamprey说:“你越靠近它的那一面，就会越复杂，因为充电的时候它就会发电。”“Selectscan允许客户根据他们的制造过程，具体设置检测级别，这与增加的检测概率有关，这显然又回到了消费者安全方面，然后是品牌保护方面。”

这种将应用程序设置在特定频率的能力也使Selectscan能够更好地找到所关注的金属——无论是黑色金属、有色金属还是不锈钢。Lamprey说:“人们想要真正地利用它来找到他们想要的东西。”

金属检测挫伤

Lamprey指出，围绕新鲜、货架稳定、即食食品的发展推动了对一次性铝箔包装的需求。这对金属探测提出了挑战。他说:“频率的可选择性对铝箔非常重要。”“然后，如果你真的想确保你最大限度地检测，你将箔包装进入x射线技术。这是我们目前在包装行业看到的最大变化之一。”

x射线技术可能比金属探测器更需要的原因还有其他，即，食物中的非金属污染物，包括橡胶、塑料、石头、玻璃等。“他们经常在土豆收获季节发现高尔夫球，因为人们会到田野里去打高尔夫球，”Lamprey说。鸡骨和鱼骨也会带来挑战。“这种技术水平的问题在于产品的密度。所以你需要一种x光片，能够在这些东西在整个过程中向下移动时把它们捡起来。”

虽然X射线正在成为食品制造商食品安全战略的一部分，但价格点和复杂性增加已经采用缓慢。“这项技术是金属探测器的成本的五到10至15倍，”Lamprepy说，不仅需要在系统的入口和出口处对铅窗帘的需求，而且还不仅是检测和成像算法周围的复杂性。“这真的是如何创造图像的能力和科学背后的科学以及如何在鸡肉中与鸡肉等东西的密度区分开来，并且能够表明图像分化。”