- 토마토
- 사과
- 멜론
- 복숭아
- 오이
- 당근
- 대파
검사 내용
색감을 계측
표면의 흠집을 검출
형상과 크기를 계측
패임과 갈라짐을 검출
식품용 검사 장치(농산물/가공식품/수산물)농산물도,가공식품도,수산물도.
보이는 품질도, 보이지 않는 품질도. 2D·3D·AI 외관 검사와 근적외 분광에 의한 내부 품질 계측으로 식품의 품질을 종합적으로 평가합니다. 검사부터 NG 배출, 기존 라인 통합까지 대응합니다.
영상은 이미지입니다. 표시된 수치·등급은 설명용이며 제품 사양이나 실제 계측값이 아닙니다.
- 외부 품질 센서 AP8000 시리즈 도입 실적
- 300개소 이상
- 내부 품질 센서의 최대 처리 능력※Imes10의 대표값이며 보증값이 아닙니다
- 10개/초
센싱 기술 × 시스템 제안력으로 식품 품질을 종합적으로 평가.
오랜 기간 쌓아 온 센싱 기술과 용도·제품·반송 조건에 맞춘 시스템 제안력. 니레코는 이러한 기술을 식품 업계에 전개하여 검사 대상과 생산 라인에 따른 유연한 시스템 구성을 실현합니다.
센싱 기술
화상·3D·근적외를 조합한 제안
시스템 제안
검사부터 NG 배출, 기존 라인 통합까지
식품 분야로의 전개
농업·가공식품·수산 용도에 대응
유연한 구성
상하면 검사·전면 검사·시트 검사로 최적화
외관+내부의‘종합 품질 평가’
보이는 품질도, 보이지 않는 품질도. 니레코는 그 양면에서 식품의 가치를 올바르게 평가합니다.
폭넓은 식품 분야에서 쌓은 ‘보는 힘’을 품질 평가로.
농산물·가공식품·수산물 등 다양한 식품 분야에서 쌓아 온 화상 처리 기술과 현장 경험을 바탕으로 다양한 품질 평가 니즈에 대응합니다.
- 쿠키
- 도라야키
- 두부
- 면
- 시트 형태 식품
검사 내용
굽기 얼룩·탄 자국을 검출
갈라짐·깨짐을 검출
형상 불량을 검출
부착 이물을 검출
- 전갱이
- 고등어
- 도미
- 꽁치
검사 내용
어종을 식별·판별
생선의 크기를 계측
지방 함량을 계측
현장 니즈에 부응하는 유연한 시스템 구성.
윗면만 보는 단순한 구성부터 다면 검사까지. 현장의 다양한 니즈에 따라 최적의 검사 구성을 제안합니다. 검사 결과에 기반한 각종 제어와 기존 라인으로의 원활한 통합에도 대응합니다.
상하면 검사
윗면·아랫면을 동시에 검사
구성 예:상하 2면 검사 장치
앞뒷면+4측면 검사
앞면·뒷면·4측면의 6면을 검사
구성 예:6면 검사 장치
시트 검사
낱장 시트부터 롤 투 롤까지 대응
구성 예:시트 형태 식품 검사 장치
※게재된 시스템 구성 및 검사부 레이아웃은 참고 예시입니다. 요구 사양에 따라 구성은 달라집니다.
그 검사, 아직 사람의 판단에 의존하고 있지 않습니까?
선과장이나 식품 공장에서 자동화를 추진해도 기존 화상 처리로는 어려운 판단이 있습니다. 니레코는 현장에 남아 있는 검사 과제에서 출발해 기술을 조합합니다.
색이 비슷하면 결함을 놓친다.
정상 부위와 결함 부위가 같은 계열의 색이면 기존 화상 처리로는 검출이 어려웠습니다.
원본 화상AI 추론
정상 부위와 같은 계열 색의 갈라짐. 경계를 움직이면 AI가 포착한 영역이 보입니다. 토마토의 갈라짐·두부의 벗겨짐
흠집은 찾는다. 하지만 종류를 모른다.
장해 검출만으로는 병해별 선별이나 생산자 영농 지도에 활용하기 어렵습니다. 어떤 장해인지 분류하는 판단이 필요합니다.
감귤의 원본 화상. 장해가 있다는 것은 알 수 있어도 어떤 병해인지는 구분하기 어렵습니다. 멜론·감귤의 병해
붙어 있으면 제대로 셀 수 없다.
형태와 크기가 고르지 않은 식품은 겹침이나 붙음으로 윤곽 분리가 어렵습니다. 빛을 반사하는 캔도 기존 처리로는 잘못 세는 것이 과제였습니다.
붙어 있는 알을 한 알씩 나누어 세는 방식을 보여 주는 모식도(재구성 이미지. 실제 검사 화상·결과가 아닙니다). 붙어 있는 식품·캔의 개수 카운트
품질을, 여러 개의 ‘눈’으로 가려낸다.
2D·3D·AI를 조합한 다각적인 검사로 육안으로는 가려내기 어려운 품질 차이를 고정밀로 평가합니다. 품질을 정량화하고 제조 공정에 환원함으로써 지속적인 품질 향상과 공정 개선을 지원합니다. 근적외 분광 내부 품질 계측과 조합하면 외관과 내부 양면에서 평가할 수 있습니다.
- 품질의 가시화
- 평가 정밀도 향상
- 인력 절감, 효율화
- 품질 향상과 공정 개선
2D 계측
오랜 기간 쌓아 온 화상 처리·센싱 기술이 뒷받침하는 고정밀 계측.
이물 부착 외에 색, 형상, 면적 등을 정량 평가합니다.
- 2D 카메라의 계측 항목
- 색·흠집·형상(둥근 정도)·면적
- 검출
- 이물 부착
3D 계측
2D로는 포착하기 어려운 높이·요철·부피·단면 형상 등을 계측.
레이저 광을 활용해 라인별 높이 정보를 취득하고 대상물의 3D 화상 데이터를 생성합니다. 표면의 미세한 요철이나 결함을 고정밀로 계측합니다. 2D 화상 검사에 의한 색·흠집 검출에 3D 검사를 조합함으로써 사람의 눈으로는 찾기 어려운 미세한 요철까지 포착합니다.
흙이 묻어 있어도 형상을 포착
조명 환경의 영향을 받기 어려운 3D로 검은 컨베이어 위의 흙 묻은 감자도 부피·형상을 계측합니다. 일체형 케이스와 제어 PC 1대의 구성으로 공간 절약에도 대응합니다.
- 3D 카메라의 계측 항목
- 요철 검사·부피·단면적의 형상
- 2D와 조합하여 평가
- 중량 추정·패임을 포함한 등급 판정
AI 판정
기존 방법으로는 어려웠던 품질 차이를 고정밀로 식별.
화상 처리 기술만으로는 식별이 어려웠던 같은 계열 색, 복잡한 형상, 개체 차가 큰 외관 불량을 AI로 판정합니다.
자연물 화상 처리 × 자체 개발 AI
오랜 노하우로 AI가 특징을 포착하기 쉬운 화상으로 정돈한 뒤 추론합니다. 과실별로 모델을 조정하고, XAI 히트맵으로 주목 부위를 확인하여 재학습으로 연결합니다.
- 같은 계열 색의 결함
- 두부의 벗겨짐·방울토마토의 갈라짐
- 난도가 높은 외관 불량
- 멜론의 푸른 줄무늬·굵은 네트·손상 부위·덩굴마름 등
- 장해와 병해의 분류
- 감귤의 바람 상처·흑점·차노키병 등
내부 품질 계측(근적외 분광)
당도·산도 등 내부 품질을 자르지 않고 계측.
근적외 분광식 내부 품질 센서로 대상을 투과한 빛의 흡수 차이를 미리 작성한 검량선을 통해 품질 추정값으로 변환합니다. 과실의 당도·산도는 내부 품질 센서 Imes 10, 생선의 조지방은 같은 근적외 분석을 응용한 생선 품질 검사 장치 QG100으로 계측합니다. 외관 검사와 조합하면 보이는 품질과 보이지 않는 품질을 같은 라인에서 평가할 수 있습니다.
겉으로는 알 수 없는 품질을 수치로
내부 장해를 레벨로 평가하여 품질 기준에 맞는 선별로 이어갑니다. 과실의 당도 계측부터 생선의 지방 함량까지 대상에 맞추어 검량선을 작성합니다.
- 감귤류·토마토
- 당도·산도 등
- 양파
- 내부 장해(부패)
- 감자
- 내부 장해(공동·변색)
- 생선
- 꽁치·고등어·전갱이의 조지방
검사 항목 예시
- 색감
- 흠집
- 형상
- 크기
- 패임
- 갈라짐
- 부피
- 단면 형상
- 당도
- 산도
- 부패
- 착색 비율
- 흑점 수
- 추정 중량
- 굽기 얼룩·탄 자국
- 깨짐
- 부착 이물
- 어종
- 지방 함량
- 체장
- 무늬
검사 장치의 카메라가 실제로 촬영한 화상과 추론·판정 결과입니다.
원본 화상
AI 추론
원본 화상판정 화상
원본 화상
AI 추론
원본 화상
AI 추론
검사의 변화를 실측값으로 확인한다.
멜론의 병해, 장마의 형상, 양파의 내부 장해. 실제 과제에 대해 어떤 기술을 사용하고 어떤 결과를 얻었는지 소개합니다.
※게재된 값은 개별 검증·도입 사례의 결과이며 보증값이 아닙니다. 정밀도는 대상물, 촬영 조건, 학습 부위나 검량선에 따라 변동합니다.
멜론AI 화상 검사
병해를 찾아내고 종류까지 판별.
- 과제
- 병해 판별이 어려워 기존 화상 처리로는 장해 부위를 검출하더라도 종류 분류가 곤란했습니다.
- 해결
- AI가 푸른 줄무늬·굵은 네트·손상·덩굴마름의 특징을 학습합니다. 정상품을 포함하여 분류합니다.
- 효과
- 병해·손상을 종류별로 나누어 판정합니다. 분류 결과를 안정적인 품질 선별과 판정 작업의 인력 절감으로 연결합니다.
AI로 분류하는 항목
- 정상품
- 푸른 줄무늬
- 굵은 네트
- 손상
- 덩굴마름
※분류할 수 있는 장해와 판정 정밀도는 학습 데이터나 촬영 조건에 따라 변동합니다.
장마3D 검사
요철이 있는 장마도 중량을 추정.
- 과제
- 형상의 요철 때문에 화상으로부터의 중량 추정 정밀도가 불안정했습니다.
- 해결
- 4방향 3D 계측으로 입체 형상을 해석합니다. 높이 정보로부터 중량을 환산하고 패임도 평가합니다.
- 효과
- 요철이 있어도 입체 형상으로부터 중량을 추정합니다. 패임 평가를 등급 판정에도 활용하고 있습니다.
- 3D 계측의 촬영면
- 4방향주위 90도씩, 장마의 전체 둘레를 계측
- 평가에 사용하는 정보
- 높이 정보로부터 환산한 중량·패임
※중량 추정의 정밀도는 대상의 형상이나 계측 조건에 따라 변동합니다.
양파근적외 내부 품질 검사
밖에서 보이지 않는 부패를 자르지 않고 평가.
- 과제
- 외관만으로는 알 수 없는 내부 장해를 비파괴로 선별할 필요가 있었습니다.
- 해결
- 근적외광을 이용한 내부 센서로 검량선에 기반하여 내부 상태를 레벨 판정합니다.
- 효과
- 무작위로 추출한 40개를 내부 상태에 따라 분류했습니다. 품질 기준 설정·선별 평가에 활용할 수 있습니다.
- 검량선 작성 시 기준(Level)
- 0~5내부 장해의 레벨 판정
- 도입 실적
- 24레인 라인
※레벨은 검량선 작성 시의 기준입니다. 판정 정밀도·임계값은 대상이나 검량선에 따라 변동합니다.
검사하고 싶은 품목·결함과 현재 라인 조건을 알려 주십시오.
가공식품·식품 공장 라인도 같은 기술로 검사한다.
선과장에서 사용하는 2D·3D·AI 화상 검사를 구운 과자·면·두부 등 가공식품 라인에도 적용하고 있습니다. 농·수산물이 아닌 품목이라도 대상과 규격을 알려 주시면 검사 항목부터 제안합니다.
- 대상 품목 예시
- 구운 과자·쿠키
- 면류
- 두부·유부
- 수산 가공품·반찬
- 검사 항목 예시
- 굽기 얼룩·탄 자국
- 갈라짐·깨짐
- 형상 불량
- 부착 이물
- 흑점(1mm 이하)·이색 이물
- 요철·구멍(3D 계측)
- 개수 카운트
- 라인 통합
- 기존 반송 라인에 추가 설치
- 배제 장치·컨베이어를 포함한 일체형
- 물 세척이 있는 라인에 방진·방적 사양
- 상하면·앞뒷면+4측면·시트 검사 구성
화상 처리+AI / 3D 계측(옵션)
식품용 외부 품질 검사 시스템
반송 라인 위의 식품을 카메라로 촬영하고, 고속 화상 처리를 통해 규격에 맞는 검사 항목으로 하나하나 평가합니다.
검사부터 배출 제어, 정보 시스템까지. 한 회사가 잇는다.
센서뿐 아니라 판정·분류·데이터 관리까지 일괄 설계합니다. 라인 전체에서 최적화할 수 있고, 문제 발생 시의 원인 파악·복구도 신속하게 진행할 수 있습니다.
검사
화상·높이·내부 품질을 계측. 외부·내부 센서의 데이터를 결합.
등급·규격 판정
계측 결과를 품질 기준에 대조하여 등급·규격을 판정.
배출 제어
반송과 연동하여 분류. 설정·계측 결과·배출구 이력도 확인.
정보 시스템
선과 전표·데이터베이스·JA(일본 농협) 시스템과 연계. 입하부터 출하까지 관리.
일본 전국의 농협 시설·상점에
300개소 이상
외부 품질 센서 AP8000 시리즈 도입 실적
- 청과물 외부 센서의 카메라 구성
- 1–12대
- 배출 제어 대응 실적
- 1–45레인
- 배출 제어의 최대 출구 수
- 90출구
※카메라 구성은 대상·사양에 따라 전용 설계합니다. 다레인 배출 제어는 5레인 또는 6레인 단위로 대응합니다.
선과장
감귤류·토마토·사과·멜론·장마 등. 자연물의 형태와 색의 편차에 맞추어 전용 설계.
식품 공장
유부·아쓰아게(두꺼운 유부)·우동·센베이·쿠키·피낭시에 등. 제품과 라인에 맞추어 맞춤 제작.
수산 가공
꽁치·고등어·전갱이의 조지방, 어종 선별, 청어알·연어 필레의 색 검사 등에 대응.
장치 라인업
근적외 분광식 내부 품질 센서부터 외부 품질 센서, 식품용 외부 품질 검사 장치, 어류 선별 장치까지. 검사 대상과 필요한 항목에 맞추어 제안합니다. 각 장치의 특징과 사양을 확인해 주십시오.
- 과일 선별 장치
- 농산물의 품질을 외부(흠집, 부패, 크기 등) 또는 내부(당도, 산도) 요인으로부터 순간적으로 비파괴 판별하는 장치 시스템입니다.
- 어류 선별 장치
- 어종과 지방 함량을 순간적으로 계측·판별하는 장치 시스템입니다. 사람 손을 거치지 않고 선별할 수 있어 판정 담당자의 주관에 좌우되지 않으며, 신속하고 위생적인 선별 작업을 실현합니다.
검사 대상 품목 예시
- 감귤
- 만감류
- 유자
- 감
- 배
- 사과
- 멜론
- 수박
- 복숭아
- 토마토
- 가지
- 오이
- 장마
- 감자
- 선어
- 과자
- 도라야키
- 면류
- 두부
사양 값은 대표값이며 보증값이 아닙니다. 검사 대상에 따른 차이는 문의해 주십시오.
검사 대상과 반송 라인에 맞추어 제안합니다
기존 라인 통합부터 배제 장치·컨베이어를 포함한 일체형 장치까지 자체 설계로 대응합니다. 검사하고 싶은 대상물과 현장 조건을 알려 주십시오.
TEL도쿄 +81-42-660-7400