Sesotec bringt Fremdkörperdetektion mit Künstlicher Intelligenz auf ein neues Level
Einführung der THiNK Technologie für KI-basierte Metalldetektoren und Röntgensysteme
Sesotec treibt die Integration Künstlicher Intelligenz in der Fremdkörperdetektion weiter voran und bietet die THiNK-Technologie nun auch für Röntgeninspektionssysteme an – zusätzlich zur bewährten Anwendung in der Metalldetektion. Ziel ist es, die Detektionsgenauigkeit in anspruchsvollen Produktionsumgebungen zu verbessern und Prozesse stabiler und effizienter zu gestalten.
Lebensmittelhersteller stehen vor der Herausforderung, Fremdkörper zuverlässig zu erkennen – bei Produkten mit hohem oder wechselndem Produkteffekt genauso wie bei Anomalien, die mit bloßem Auge erkennbar sind, sich jedoch hinsichtlich der Dichte nur geringfügig vom einwandfreien Produkt unterscheiden. Klassische Inspektionssysteme geraten hier oft an Grenzen. Die THiNK-Technologies adressieren diese Problematik mit KI-gestützten Erkennungsmodellen, die sich an veränderte Produktmerkmale anpassen.
Metalldetektion mit KI: Stabilität und Präzision im Prozess
KI-gestützte Metalldetektoren lernen aus Produktsignalen, erkennen Muster und passen sich an neue Situationen an. Dadurch werden Fehlalarme reduziert, die Erkennungsleistung erhöht und gleichzeitig die Produktivität gesteigert. Typische Anwendungsfelder sind etwa Fleisch- und Wurstwaren in metallischen Verpackungen oder Produkte mit starker Eigenleitfähigkeit (Produkteffekt).
Röntgeninspektion mit KI: Differenzierter Blick ins Produkt
Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von Künstlicher Intelligenz in Röntgeninspektionssystemen. Während herkömmliche Systeme auf Kontrastwerten basieren, analysiert das KI-Modell zusätzlich typische Merkmale von Gutprodukten. Das ermöglicht eine differenziertere Bewertung und eine verbesserte Unterscheidung zwischen akzeptablen Abweichungen und echten Verunreinigungen.
Diese Technologie ist besonders hilfreich bei schwer detektierbaren Fremdkörpern wie Knochensplittern, Knorpel und Kunststoffteilen, wie z.B. Kabelbindern. Auch bei Produkten mit geringer Dichte oder inhomogener Struktur – wie Frischfleisch oder Käse – liefert das System zuverlässige Ergebnisse. Durch die lernfähige Struktur kann die KI während des laufenden Betriebs weiter optimiert werden, ohne den Produktionsfluss zu unterbrechen.
Mehr Sicherheit und Effizienz im Alltag der Produktion
Für Lebensmittelhersteller bedeutet der Einsatz von KI-basierter Inspektion eine zusätzliche Absicherung im Hinblick auf gesetzliche Anforderungen und Qualitätsstandards. Gleichzeitig lassen sich Prozesse gezielter steuern, Materialverluste verringern und Stillstände vermeiden.
