HEUFT reflexx A.I.-Röntgenbildverarbeitung

HEUFT reflexx ^A.I. ist jetzt noch smarter! Ein neu integrierter Deep-Learning-Algorithmus geht bei der Röntgenbildanalyse mehr in die Tiefe – und macht gefährliche Fremdkörper auch dort detektierbar, wo sie bislang nicht zu erkennen waren.

Zur sicheren Erkennung, smarten multidimensionalen Bewertung und sicheren Klassifikation unterschiedlichster Objekte im Abfüll- und Verpackungsprozess von Nahrungsmitteln kommt in Inspektionssystemen von HEUFT schon seit über zehn Jahren Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Bei ungeordneten strukturierten Produkten wie beispielsweise Gewürzgurken oder Rotkohl im Food-Glas reicht so ein Maschinelles Lernen nicht immer aus, um gefährliche Fremdkörper wie vor allem Glassplitter zu identifizieren und von harmlosen Produktbestandteilen und -inhomogenitäten zu unterscheiden.

Mit der jüngsten Version der inhouse-entwickelten Hard- und Software zur intelligenten Röntgenbildverarbeitung, die nun für Fremdkörperdetektoren der aktuellen HEUFT eXaminer ^II-Reihe verfügbar ist, ändert sich das: Mit neuem Deep-Learning-Algorithmus macht HEUFT reflexx ^A.I. zuvor Unsichtbares auch dort sichtbar, wo das bislang nicht zu machen war: in inhomogener Produktmasse mit unregelmäßigen, unterschiedlich stark absorbierenden Strukturen und Kavitäten zwischen ihren einzelnen Komponenten.

Das Alufragment zwischen den Gewürzgurken wird mithilfe des neuen Deep-Learning-Algorithmus erstmals genauso sicher erkennbar wie der Steinchen im Rotkohl oder das ringförmige Kabelstück in ringförmigen Nudeln gleicher Größe. HEUFT reflexx ^A.I. findet und markiert die gefährlichen Fremdobjekte in Echtzeit – und unterscheidet sie zugleich zuverlässig von harmlosen Produkt- und Verpackungsstrukturen, so dass die Fehlausleitrate bei der gepulsten Röntgeninspektion immer weiter gegen Null tendiert.

Bereits bewährte Bildauswertungs- und KI-Verfahren hat HEUFT dazu mit einem vielschichtigen neuronalen Netzwerk kombiniert, das mehr in die Tiefe geht und so sogar abstrakte Muster selbständig auf sinnvolle Art und Weise verarbeitet. Klassischen Analyseverfahren wie Grauwertbestimmung, Kontrasterkennung und maschinellem Lernen zur Erkennung und Klassifizierung unterschiedlicher Objekte ist das deep-learning-fähige HEUFT reflexx ^A.I. dadurch deutlich überlegen.

Bislang Unsichtbares wird auch unter schwierigen Umgebungsbedingungen sichtbar – und der Anteil an Fehlausschleusungen eigentlich unbelasteter Produkte reduziert sich; kein wertvolles Pack- oder Lebensmittel wird mehr sinnlos verschwendet.