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Contrôle qualité

Erreurs d’étiquetage : trois solutions de vision à la loupe

Plusieurs solutions de caméras embarquées permettent aujourd’hui de se prémunir des défauts d’étiquetage. L’un des enjeux est de réduire le nombre de rappels produits.
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  • Auteur : Marjolaine Cérou
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Erreur de DLC, mauvais étui, allergène non mentionné dans la liste des ingrédients… Sur les douze derniers mois, les défauts d’étiquetage sur les produits alimentaires sont liés à 17 % à des rappels produits. Aujourd’hui, plusieurs technologies de caméras intelligentes, intégrées sur la ligne ou sur des équipements existants, permettent de se prémunir de ces risques. Avec plusieurs objectifs à la clef : limiter le nombre de rappels produits, réduire au minimum le temps de retraitement que le personnel doit consacrer aux erreurs d'étiquetage et diminuer le gaspillage et les coûts associés au reconditionnement de ces produits. Avec, en parallèle, une augmentation des exigences des référentiels de sécurité des aliments qui mettent l’accent sur la conformité des étiquetages.

Omron
Pour y remédier, Omron vient de lancer une solution basée sur l’intelligence artificielle avec la série FH. Dotées d’un processeur plus performant, ces caméras vont capter des images avec une meilleure définition dans le but de déceler les petits défauts en reproduisant la sensibilité humaine. Parmi ses avantages, la solution va déterminer des écarts de tolérance acceptables. De plus, l’outil « Fine Matching » facilite l’apprentissage à partir des données d'image de produits non défectueux afin de réduire les coûts et d'augmenter la productivité. Enfin, la solution réduit la surdétection.

 

 

Cognex
Cognex met de son côté en avant la solution DataMan 475V, qui assure la vérification automatique des code-barres. La solution est équipée d'une optique de précision, d'un éclairage et d'algorithmes de classement robustes ainsi que d'une caméra haute résolution pour capturer et classer les codes difficiles. En cas de code-barres défectueux, les utilisateurs peuvent désormais obtenir un retour d'information en temps réel. Ce qui permet d’identifier rapidement les problèmes d'impression, ainsi que les outils de diagnostic nécessaires pour les corriger. A noter qu’avec la solution « Deep Learning », Cognex a également implémenté l’intelligence artificielle dans ses caméras de contrôle.

 

Mettler Toledo
Enfin, Mettler Toledo a développé deux modules complémentaires d’inspection par vision, pouvant être intégrées aux trieuses pondérales existantes de la série C par exemple. Les contrôles d'étiquettes effectués par la nouvelle technologie V15 incluent la reconnaissance et la vérification optique de caractères, le texte alphanumérique et l'identification de codes 1D et 2D. Conçu pour les produits ronds non orientés, le modèle V15 360° permet d’inspecter tout le produit pour vérifier ses informations. D'un faible encombrement dans la ligne de production, son boîtier présente des surfaces inclinées et un indice de protection IP65, ce le rend compatible avec un atelier de nettoyage et de désinfection.

 

D’autres équipements à installer sur la ligne permettent de s’assurer de la conformité des étiquettes, à l’instar du LabelSecure S de Bizerba Luceo qui permet de tester hors ligne des produits de type barquette, ou encore du Label Inspector de DVC Machinevision qui va relire les étiquettes par OCR (reconnaissance optique des caractères). Quant à l’équipement IC 700 IoT de FT System, il va permettre de contrôler des produits non orientés. Pour être efficaces, les équipements de vision doivent être installés au bon endroit. Ce qui implique en amont une analyse de risque pertinente.

A lire : Comment la vision traque les erreurs d’étiquetage dans notre numéro de Juillet 2020 .

 

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