{"id":8914,"date":"2026-03-06T08:00:00","date_gmt":"2026-03-06T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/foodplace.pl\/?p=8914"},"modified":"2026-03-05T15:13:03","modified_gmt":"2026-03-05T14:13:03","slug":"systemy-wizyjne-w-branzy-spozywczej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/systemy-wizyjne-w-branzy-spozywczej\/","title":{"rendered":"Systemy wizyjne w bran\u017cy spo\u017cywczej"},"content":{"rendered":"

Systemy wizyjne od wielu lat sta\u0142y si\u0119 podstawowym narz\u0119dziem wykorzystywanym na liniach produkcyjnych w wielu ga\u0142\u0119ziach przemys\u0142u, zapewniaj\u0105c u\u017cytkownikom wydajno\u015b\u0107, powtarzalno\u015b\u0107 wynik\u00f3w i precyzj\u0119 niemo\u017cliw\u0105 do osi\u0105gni\u0119cia przez ludzkie oko. W wymagaj\u0105cych sektorach produkcji, takich jak bran\u017ca mi\u0119sna i og\u00f3lnie spo\u017cywcza, rol\u0105 system\u00f3w wizyjnych nie jest ju\u017c tylko zwyk\u0142a inspekcja, a przede wszystkim bezpiecze\u0144stwo konsument\u00f3w. Jest to te\u017c wy\u015bmienite narz\u0119dzie do optymalizacji koszt\u00f3w produkcji.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Obszary zastosowa\u0144 system\u00f3w wizyjnych w bran\u017cy mi\u0119snej<\/strong>
Obecnie stosowane systemy wizyjne integruj\u0105 kamery o wysokiej rozdzielczo\u015bci i szybko\u015bci przetwarzania obraz\u00f3w z specjalistycznym oprogramowaniem do obr\u00f3bki zdj\u0119\u0107, co pozwala na coraz szersze spektrum automatyzacji proces\u00f3w krytycznych, specyficznych dla bran\u017cy.<\/p>\n\n\n\n

Kontrola opakowa\u0144 i etykiet<\/strong>
Coraz cz\u0119\u015bciej na liniach produkcyjnych konieczne jest weryfikowania poprawno\u015bci zamkni\u0119cia opakowania. Ze wzgl\u0119du na podnoszenie wydajno\u015bci maszyn pakuj\u0105cych, niemo\u017cliwe staje si\u0119 wyeliminowanie wszystkich b\u0142\u0119d\u00f3w zwi\u0105zanych z oznakowaniem opakowa\u0144 z produktami. Najwa\u017cniejsz\u0105, ze wzgl\u0119du na bezpiecze\u0144stwo konsumenta, spraw\u0105 jest kontrola poprawno\u015bci zgrzewu. Do tego celu s\u0142u\u017c\u0105 systemy wizyjne, oparte o kamery liniowe, z kt\u00f3rych obrazy poddane s\u0105 analizie opartej mi\u0119dzy innymi o \u201edeep learning\u201d, czyli metody zwi\u0105zane z uczeniem sieci neuronowych, b\u0119d\u0105cych podstaw\u0105 do wykorzystania narz\u0119dzi sztucznej inteligencji. Poprawno\u015b\u0107 zgrzewu opakowania mo\u017ce by\u0107 kontrolowana w wielu aspektach:
ci\u0105g\u0142o\u015b\u0107 zgrzewu na ca\u0142ym obwodzie opakowania, czyli brak p\u0119cherzy gazowych
brak cia\u0142 obcych w zgrzewie, kt\u00f3re mog\u0105 powodowa\u0107 psucie si\u0119 produktu i jego rozszczelnienie
odpowiednia g\u0142\u0119boko\u015b\u0107 struktury zgrzewu.<\/p>\n\n\n\n

Zaawansowane systemy wizyjne, stosowane na liniach pakuj\u0105cych, potrafi\u0105 pracowa\u0107 zar\u00f3wno z opakowaniami prze\u017aroczystymi, jak i z tworzyw barwionych.<\/p>\n\n\n\n

W zagadnieniach zwi\u0105zanych z kontrol\u0105 etykiet, bazujemy na znanych metodach OCR (Optical Character Recognition) i OCV (Optical Character Verification). Dzi\u0119ki tym metodom z du\u017c\u0105 pr\u0119dko\u015bci\u0105 mo\u017cna weryfikowa\u0107 poprawno\u015b\u0107 i czytelno\u015b\u0107 nadruku daty przydatno\u015bci do spo\u017cycia, numeru partii produkcyjnej, nazwy produktu czy poprawno\u015b\u0107 danych umieszczonych na kodach kreskowych, kodach DataMatrix albo QR. Mo\u017cliwa jest r\u00f3wnie\u017c analiza znakowania produkt\u00f3w pod k\u0105tem zgodno\u015bci ze standardem ISO\/GS1, poprzez sprawdzenie kontrastu i ostro\u015bci wydruku. Istotnym aspektem wykorzystania kamer w produkcji \u017cywno\u015bci jest tak\u017ce kontrola obecno\u015bci i po\u0142o\u017cenia samej etykiety na produkcie. Integracja systemu wizyjnego z automatycznymi odrzutnikami produkt\u00f3w NOK gwarantuje Producentom eliminacj\u0119 brak\u00f3w, a co za tym idzie redukcj\u0119 koszt\u00f3w ewentualnych zwrot\u00f3w i reklamacji partii produkt\u00f3w.
Operacje opisane powy\u017cej, w zak\u0142adach produkuj\u0105cych \u017cywno\u015b\u0107, wykonywane s\u0105 w locie, przy pr\u0119dko\u015bciach cz\u0119sto przekraczaj\u0105cych 120 produkt\u00f3w na minut\u0119.<\/p>\n\n\n\n

Kontrola jako\u015bci produktu i analiza wad<\/strong>
Systemy wizyjne w tym obszarze zastosowa\u0144 potrafi\u0105 wykry\u0107 odchylenia w kolorze, kszta\u0142cie czy te\u017c strukturze powierzchni analizowanych produkt\u00f3w. Najcz\u0119\u015bciej spotykane zastosowania to na przyk\u0142ad analiza powierzchni os\u0142onek bia\u0142kowych i kolagenowych na w\u0119dlinach w kontroli produktu po w\u0119dzeniu, przed lub po zdj\u0119ciu z kija w\u0119dzarniczego. Na podstawie wynik\u00f3w inspekcji mo\u017cna oddzieli\u0107 produkty uszkodzone tak, aby nie trafi\u0142y do konsumenta. Innym typowym zastosowaniem jest analiza poziomu zawarto\u015bci t\u0142uszczu (analiza marmurkowato\u015bci) oraz struktury mi\u0119sa, analiza zmian chorobowych czy nieprawid\u0142owo\u015bci w kolorze i teksturze, co pozwala stwierdzi\u0107 nie\u015bwie\u017co\u015b\u0107 lub zachodz\u0105ce procesy utleniania. Operacje te pomagaj\u0105 odpowiednio i bezb\u0142\u0119dnie klasyfikowa\u0107 produkty przed zapakowaniem.<\/p>\n\n\n\n

Detekcja cia\u0142 obcych w produkcie<\/strong>
Innym typowym zastosowaniem jest wykrywanie obecno\u015bci niepo\u017c\u0105danych element\u00f3w, takich jak ko\u015bci, chrz\u0105stki czy powi\u0119zi, niepo\u017c\u0105dane w produkcie ko\u0144cowym. Dzi\u0119ki metodom wizyjnym mo\u017cliwe jest r\u00f3wnie\u017c wykrywanie cia\u0142 obcych niewidocznych dla oka ludzkiego. Coraz bardziej popularne w ostatnim czasie staje si\u0119 na tym polu obrazowanie hiperspektralne. Jest to spos\u00f3b tworzenia obraz\u00f3w, \u0142\u0105cz\u0105cy informacje przestrzenne z wieloma w\u0105skimi pasmami widma elektromagnetycznego (od ultrafioletu do podczerwieni). Metoda ta pozwala na identyfikacj\u0119 cia\u0142 obcych na podstawie ich unikalnych \u201efingerprint\u00f3w\u201d spektralnych, widocznych w tr\u00f3jwymiarowym obrazie (wymiar x, wymiar y, d\u0142ugo\u015b\u0107 fali). Dzi\u0119ki tej metodzie mo\u017cliwe jest analizowanie sk\u0142adu chemicznego, wilgotno\u015bci, obecno\u015bci cia\u0142 obcych i niepo\u017c\u0105danych zanieczyszcze\u0144 (pochodz\u0105cych z wadliwego procesu produkcyjnego lub na przyk\u0142ad ple\u015bni) w produktach spo\u017cywczych.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Porcjowanie produktu<\/strong>
Jednym z wielu zastosowa\u0144 system\u00f3w wizyjnych jest te\u017c optyczna kontrola obj\u0119to\u015bci kawa\u0142k\u00f3w mi\u0119sa oraz przesy\u0142anie informacji o linii ci\u0119cia do odpowiednich narz\u0119dzi tn\u0105cych (no\u017ce sta\u0142e, no\u017ce obrotowe). Do cel\u00f3w analizy linii ci\u0119cia niezb\u0119dne s\u0105 systemy 3D, bazuj\u0105ce na zasadzie triangulacji laserowej. Dzi\u0119ki nim, mo\u017cliwe jest obliczanie obj\u0119to\u015bci produktu (mi\u0119sa, ryby, itp.) przemieszczaj\u0105cego si\u0119 pod kamer\u0105 (profilometrem), a znajomo\u015b\u0107 ci\u0119\u017caru w\u0142a\u015bciwego danego produktu pozwala na jego podzia\u0142 na wirtualne linie ci\u0119cia, generowane w dedykowanym do tego oprogramowaniu. Systemy te produkowane s\u0105 na przyk\u0142ad przez firm\u0119 Keyence serii LJ-X8000. Dane pomiarowe przesy\u0142ane s\u0105 do kontrolera, kt\u00f3ry generuje list\u0119 parametr\u00f3w do nap\u0119du no\u017ca tn\u0105cego.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Innym typowym jest bezkontaktowe wa\u017cenie mi\u0119sa ju\u017c porcjowanego, na zasadzie pomiaru obj\u0119to\u015bci cz\u0105stek mi\u0119sa, zliczanie wagi oraz wysy\u0142anie informacji do systemu pakuj\u0105co \u2013 etykietuj\u0105cego. Dzi\u0119ki takiemu rozwi\u0105zaniu u\u017cytkownicy systemu zyskuj\u0105 na ci\u0105g\u0142o\u015bci procesu produkcyjnego, bo nie jest niezb\u0119dne zatrzymywanie linii produkcyjnej na czas wa\u017cenia produktu. Rozwi\u0105zanie to mo\u017ce by\u0107 stosowane tak\u017ce w innych ga\u0142\u0119ziach przemys\u0142u, na przyk\u0142ad w mleczarstwie czy przetw\u00f3rstwie owocowo-warzywnym.<\/p>\n\n\n\n

Rozbi\u00f3r automatyczny tusz<\/strong>
Trudna i ci\u0119\u017cka praca ludzka przy rozbiorze tusz z powodzeniem jest wspierana przez systemy skanowania tr\u00f3jwymiarowego. Umo\u017cliwiaj\u0105 one analiz\u0119 kszta\u0142tu i wielko\u015bci tuszy, w ruchu i w czasie rzeczywistym.
Dzi\u0119ki temu automaty rozbiorowe lub roboty dostosowuj\u0105 \u015bcie\u017cki ci\u0119cia tak, aby zmaksymalizowa\u0107 efektywno\u015b\u0107 i eliminowa\u0107 kosztowne straty surowca. Na podstawie pomiar\u00f3w z systemu 3D poddanych analizie przez algorytmy sztucznej inteligencji maszyna dostosowuje trajektorie indywidualnie do ka\u017cdej tuszy, przy jednoczesnym wzro\u015bcie jako\u015bci, wydajno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa pracy.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Sortowanie produkt\u00f3w ze wzgl\u0119du na specyficzne cechy<\/strong>
Kolejnym typowym zastosowaniem dla przemys\u0142owych system\u00f3w wizyjnych jest analiza i sortowanie produkt\u00f3w ze wzgl\u0119du na specyficzne cechy. Mog\u0105 by\u0107 nimi waga, wielko\u015b\u0107, kszta\u0142t lub klasa jako\u015bciowa, na podstawie, kt\u00f3rej dokonywana jest klasyfikacja mi\u0119sa. Sortowanie ze wzgl\u0119du na cechy mo\u017ce by\u0107 rozszerzone na inne produkty spo\u017cywcze \u2013 ziarna, owoce, warzywa, w\u0119dliny czy mro\u017conki.<\/p>\n\n\n\n

KORZY\u015aCI DLA U\u017bYTKOWNIKA p\u0142yn\u0105ce ze stosowania system\u00f3w wizyjnych<\/strong>
Przedstawione rozwi\u0105zania coraz cz\u0119\u015bciej spotykane s\u0105 w bran\u017cy mi\u0119snej i spo\u017cywczej. Nic dziwnego, poniewa\u017c przynosz\u0105 wiele benefit\u00f3w. Automatyczna kontrola wizyjna znacz\u0105co przyspiesza proces sprawdzania jako\u015bci, utrzymuj\u0105c efektywno\u015b\u0107 tego procesu na sta\u0142ym, najwy\u017cszym poziomie. Dzi\u0119ki szybkiej identyfikacji problem\u00f3w produkcyjnych pozwalaj\u0105 na szybk\u0105 reakcj\u0119, co w prosty spos\u00f3b przek\u0142ada si\u0119 na minimalizacj\u0119 czas\u00f3w przestoj\u00f3w. Analiza danych zbieranych przez systemy wizyjne umo\u017cliwia zapleczu technologicznemu trafne wprowadzanie zmian w procesie produkcyjnym, mog\u0105cych w efekcie powodowa\u0107 zwi\u0119kszenie wydajno\u015bci.
Poprzez wizyjn\u0105 kontrol\u0119 automatyczn\u0105 skr\u00f3ceniu ulega cykl produkcyjny, poprzez eliminacj\u0119 czasu i etat\u00f3w na inspekcj\u0119 manualn\u0105, kt\u00f3ra r\u00f3wnie\u017c niesie ze sob\u0105 ryzyko pomy\u0142ek. Ewentualne defekty produktu mog\u0105 by\u0107 eliminowane natychmiast, a przy kontroli 100% online, ryzyko wysy\u0142ki wadliwego towaru do u\u017cytkownika ko\u0144cowego redukowane s\u0105 praktycznie do zera. Wszystkie te aspekty wp\u0142ywaj\u0105 pozytywnie na koszty produkcyjne i operacyjne, pozwalaj\u0105c podnie\u015b\u0107 wydajno\u015b\u0107 produkcji, a przede wszystkim, utrzymanie wysokiego poziomu satysfakcji Konsument\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

TRASKO Automatyka sp. z o.o.<\/strong>
Jeste\u015bmy polsk\u0105 firm\u0105 z wieloletnim do\u015bwiadczeniem w automatyzacji proces\u00f3w produkcyjnych. W obszarze naszej dzia\u0142alno\u015bci znajduj\u0105 si\u0119 nie tylko systemy wizyjne, ale przede wszystkim zrobotyzowane stanowiska automatyczne i linie produkcyjne dla bran\u017cy mi\u0119snej, spo\u017cywczej, mleczarskiej i innych. Specjalizujemy si\u0119 w ko\u0144c\u00f3wkach linii produkcyjnych, poczynaj\u0105c od kontroli ko\u0144cowej wyrobu, poprzez wa\u017cenie, etykietowanie i paletyzacj\u0119 (depaletyzacj\u0119). Zach\u0119camy do kontaktu z nami, nasz zesp\u00f3\u0142 in\u017cynier\u00f3w przeanalizuje Pa\u0144stwa potrzeby i pomo\u017ce znale\u017a\u0107 i wybra\u0107 optymalne rozwi\u0105zanie.<\/p>\n\n\n\n

Pawe\u0142 Halicki<\/strong>
TRASKO Automatyka Sp. z o.o.<\/strong>
p.halicki@trasko.eu<\/strong><\/a>
www.trasko.eu<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

+48 783 918 120<\/strong>
+48 603 070 850<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Systemy wizyjne od wielu lat sta\u0142y si\u0119 podstawowym narz\u0119dziem wykorzystywanym na liniach produkcyjnych w wielu ga\u0142\u0119ziach przemys\u0142u, zapewniaj\u0105c u\u017cytkownikom wydajno\u015b\u0107, powtarzalno\u015b\u0107 wynik\u00f3w i precyzj\u0119 niemo\u017cliw\u0105 do osi\u0105gni\u0119cia przez ludzkie oko. W wymagaj\u0105cych sektorach produkcji, takich jak bran\u017ca mi\u0119sna i og\u00f3lnie spo\u017cywcza, rol\u0105 system\u00f3w wizyjnych nie jest ju\u017c tylko zwyk\u0142a inspekcja, a przede wszystkim bezpiecze\u0144stwo konsument\u00f3w. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8915,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[32,79,35],"tags":[1061],"class_list":["post-8914","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aktualnosci","category-mieso","category-technologia","tag-systemy-wizyjne-w-branzy-spozywczej"],"blocksy_meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8914","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8914"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8914\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8916,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8914\/revisions\/8916"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8915"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8914"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8914"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/foodplace.pl\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8914"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}