食品業界における自動品質検査

オランダの焼き菓子メーカー、Bolletje社は品質検査を自動化しました。カメラシステムと4軸ロボットからなる検査セルにより、毎分最大1,200枚のラスクスライスを検査できます。画像データはAIにより分析され、システムの最適化に活用されます。ストーブリのTS2-80スカラロボットは不具合品の排出を行います。

1,200枚のラスクが毎分200メートルのオーブンラインからコンベヤに流れますが、その品質はどうやって確認すればいいのでしょうか？5人の作業者が、焼き色が濃すぎるなどの不適合品を素早い目と素早い反応で選別していました。これがオランダのAlmeloにあるBolletje社が長年にわたり取っていた方法です。

現在では状況が変わりました。カメラ、ストーブリの4軸ロボット、AIベースのITプラットフォームからなるコンパクトなロボットセルがこの仕事を行います。ラスクはカメラで撮影され、画像データはミリ秒単位で解析され、「非適合」と分類された製品はストーブリのロボットによって排出されます。

すべての検査データは包括的に評価されます。Bolletje社のCOOであるLo Huls氏:「私たちは偏差の種類を記録し、それをシステムデータと相関させています。この作業は、すべてのオーブンやその他のプロセスステップを監視するデータ分析ツールによって行われます。これにより、品質欠陥の原因を特定し、的を絞った対策を開始することができます。」

システムインテグレーターであるQING Food Automation社のマネージングディレクター、Bram de Vrught氏はこのプロセスの実用的な実装について次のように説明しています。「システムは画像を記録し、それをSTAQプラットフォームに転送し、製品や各種欠陥パターンを分類します。この分類に基づいてAIを訓練することができます。全体として、このシステムは非常にユーザーフレンドリーで、企業は独立して展開し、技術を他の製品や新たな品質基準に拡張することができます。」

STAQの開発開始当初から、QING社はストーブリの4軸ロボットに期待していました。デルタロボットはより多くの設置スペースを必要とし、セル全体の設置面積が大きくなります。このような条件下で、ダイナミック性能の高いストーブリTS2-80スカラロボットが最も優れた性能を発揮します。 

自動化により、以前はこのラインで毎分1,000〜1,200個にもなるラスクの目視検査をしていた5人のBolletje社の作業者が、産業用ベーカリーの他の業務にも対応できるようになりました。

ストーブリのVALtrackソフトウェアの活用が成功へのキーとなりました。ロボットの動きをコンベアベルトの動きと同期させ、仕分け対象の製品を迅速かつ正確にピックするための重要な前提条件を満たします。

「二台のロボットでシステムを実装できたはずだ。しかし、これによりコストとスペースの必要量はほぼ倍増し、ロボットの連携によりプログラミングの労力が大幅に増加したでしょう。したがって、ピークパフォーマンスに最適化されたロボットが経済的にはより合理的です。TS2-80は引き続きグリーンレンジ、すなわち設計範囲内で運用されており、24時間稼働でも長い耐用年数と最小限のサービス要件を期待しています。」

システムインテグレーターであるQING Food Automation社のマネージングディレクター、Bram de Vrught氏。