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    應(yīng)用于罐頭產(chǎn)品的X射線異物檢測(cè)系統(tǒng)

    2021-09-12 16:24:10幸波
    食品安全導(dǎo)刊 2021年8期
    關(guān)鍵詞:罐頭X射線應(yīng)用

    幸波

    摘 要:本文通過(guò)介紹X射線成像技術(shù)的原理、特點(diǎn)等信息,對(duì)目前罐裝行業(yè)異物檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行概述,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同視角檢測(cè)下的測(cè)試精度。

    關(guān)鍵詞:X射線;罐頭;異物檢測(cè)系統(tǒng);應(yīng)用

    隨著人們生活水平的提高,罐裝類食品營(yíng)養(yǎng)、無(wú)菌、便捷的特性也越來(lái)越受到消費(fèi)者的青睞。在發(fā)達(dá)國(guó)家,罐裝類食品消費(fèi)量占總消費(fèi)量的1/3,近年來(lái)國(guó)內(nèi)需求量也逐年上漲。尤其可即食的水果、蛋糕、乳制品及肉類罐裝食品更是人們能量的及時(shí)補(bǔ)充站。罐頭一直是我國(guó)的傳統(tǒng)食品,在食品工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)起步最早,也是占據(jù)國(guó)際市場(chǎng)份額最多的食品。從20世紀(jì)中期開(kāi)始出口到全球市場(chǎng),我國(guó)已成為世界最大的罐頭生產(chǎn)與出口國(guó)。

    食品安全問(wèn)題一直是目前人們最關(guān)注的問(wèn)題之一,也是國(guó)家迫切希望化解的難點(diǎn)。隨著罐頭類包裝食品行業(yè)的繁榮發(fā)展,罐頭類食品消費(fèi)者的著重點(diǎn)也逐漸由便捷易攜帶性轉(zhuǎn)變?yōu)槭称钒踩?。隨著各類罐頭食品的出現(xiàn),也帶動(dòng)了相關(guān)包裝工藝與檢測(cè)設(shè)備的發(fā)展[1-2],具有高精度、高質(zhì)量性能的罐頭類高端檢測(cè)設(shè)備更是市場(chǎng)的迫切需求。本文根據(jù)罐裝產(chǎn)品特點(diǎn),提出多視角的檢測(cè)方法,對(duì)容器內(nèi)區(qū)域進(jìn)行無(wú)死角、全方位的成像檢測(cè)。

    1 X射線異物檢測(cè)技術(shù)

    食品X光機(jī)與行包安檢設(shè)備都基于X射線成像的原理。設(shè)備通過(guò)電子對(duì)撞從X射線源釋放X射線光束,光束通過(guò)準(zhǔn)直器照射傳送帶上的檢測(cè)產(chǎn)品,下端探測(cè)盒接收器接收透過(guò)被檢測(cè)產(chǎn)品的X射線束,通過(guò)數(shù)字圖像處理等技術(shù),形成X射線檢測(cè)灰度圖像。如圖1所示,當(dāng)被測(cè)物檢測(cè)有異物時(shí),圖中標(biāo)注為異物,其所在位置的X射線透過(guò)率發(fā)生變化,在灰度圖像顯示產(chǎn)品圖像中可以看出,異物所在區(qū)域在灰度圖像中顯示的灰度與產(chǎn)品區(qū)域不同,X射線異物檢測(cè)設(shè)備通過(guò)灰度值的不同,從而確定產(chǎn)品中存在異物的情況,并可通過(guò)軟件標(biāo)框提示[3]。

    2 罐裝產(chǎn)品檢測(cè)方案

    由于罐裝產(chǎn)品外觀及材質(zhì)的多樣性,單一視角照射玻璃罐裝產(chǎn)品以及單視角X射線照射時(shí),由于玻璃材質(zhì)瓶底的凸起使得產(chǎn)品區(qū)域存在較多盲區(qū);當(dāng)不規(guī)則異物與照射角度平行時(shí),異物灰度圖像在罐裝產(chǎn)品的罐壁處,也不利于異物的檢出,金屬罐裝產(chǎn)品在拉環(huán)及瓶蓋處金屬壁較厚,也存在較大盲區(qū)。

    針對(duì)上述檢測(cè)難點(diǎn),提出三視角檢測(cè)模式如圖2所示,結(jié)合斜向上雙視角、斜向下單視角照射特點(diǎn)[4]。首先根據(jù)三視角所成的灰度圖,對(duì)罐裝產(chǎn)品內(nèi)各角度進(jìn)行成像顯示,尤其罐底凸起及較厚的螺紋內(nèi)壁。

    3 測(cè)試與分析

    分別使用現(xiàn)有的3種罐裝異物檢測(cè)設(shè)備對(duì)同一樣品進(jìn)行測(cè)試塊精度測(cè)試。根據(jù)瓶裝產(chǎn)品的結(jié)構(gòu),劃分多種分區(qū)方案,按照頂部瓶蓋、中部瓶頸、邊緣瓶壁、底部瓶底等區(qū)域,使用獨(dú)立的算法進(jìn)行檢測(cè)。

    3.1 實(shí)驗(yàn)材料

    玻璃材質(zhì)罐裝瓶;不銹鋼球(SUS304 ball)測(cè)試卡,精度分別為1.0 mm、1.5 mm、2.0 mm、3.0 mm;玻璃(Glass ball)/陶瓷(Ceramic ball)球測(cè)試卡,精度分別為2.5 mm、4.0 mm、5.0 mm和6.0 mm;單視角罐裝檢測(cè)設(shè)備、雙視角罐裝檢測(cè)設(shè)備、三視角罐裝檢測(cè)設(shè)備、記錄筆。

    3.2 實(shí)驗(yàn)方法

    將測(cè)試卡依次貼在罐裝產(chǎn)品上述多個(gè)區(qū)域位置,分別通過(guò)單視角罐裝檢測(cè)設(shè)備、雙視角罐裝檢測(cè)設(shè)備、三視角罐裝檢測(cè)設(shè)備的傳輸裝置,反復(fù)通過(guò)30次,記錄檢測(cè)出的測(cè)試卡穩(wěn)定數(shù)據(jù)精度。

    3.2.1 單視角測(cè)試精度統(tǒng)計(jì)與分析

    單視角設(shè)備照射方式為斜向下照射,光源與瓶蓋齊平。單視角測(cè)試精度見(jiàn)表1。由表1可知,①蓋子與瓶子頸部對(duì)檢測(cè)有一定影響,但射線的水平照射成像有利于減少這類的影響。②單視角設(shè)備在瓶子底部的金屬異物檢測(cè)效果較好。③單視角照射的缺陷,瓶身兩側(cè)需要屏蔽從而無(wú)法檢測(cè)小的異物。④瓶子底面厚度和形狀對(duì)檢測(cè)有一定影響,射線的斜向下照射成像有利于異物的檢測(cè),但玻璃瓶底面的厚度和形狀會(huì)對(duì)低密度異物的檢測(cè)造成影響。

    3.2.2 雙視角測(cè)試精度統(tǒng)計(jì)與分析

    雙視角設(shè)備照射方式為斜向上,光源與瓶底齊平。雙視角檢測(cè)精度見(jiàn)表2。

    由表2可知,①蓋子與瓶子頸部對(duì)檢測(cè)有影響,射線斜向上照射導(dǎo)致蓋子和頸部的圖像占比大,影響檢測(cè)效果。②雙視角照射的優(yōu)勢(shì),一個(gè)視角中需要屏蔽的區(qū)域在另一個(gè)視角中則完全不需要。③射線在此區(qū)域?yàn)榻咏秸丈?,不受瓶底影響。④射線在此區(qū)域?yàn)樗秸丈?,體積小的異物將與瓶子底面融為一體無(wú)法檢測(cè),體積足夠大的異物可以檢測(cè),從而不利于高密度異物的檢測(cè)。

    3.2.3 三視角測(cè)試精度統(tǒng)計(jì)與分析

    三視角設(shè)備照射方式為上述兩種照射方式組合。三視角檢測(cè)精度見(jiàn)表3。三視角檢測(cè)系統(tǒng)同時(shí)兼有兩種照射視角的優(yōu)勢(shì),保證了罐裝產(chǎn)品內(nèi)部每個(gè)區(qū)域都可得到最佳的檢測(cè)靈敏度。

    通過(guò)以上不同視角設(shè)備的檢測(cè)實(shí)驗(yàn)對(duì)比可得[5],三視角較好地避免了漏檢問(wèn)題,當(dāng)薄片異物面積較大面與其中某個(gè)視角垂直時(shí),另一視角正好與面積最大面平行,對(duì)于該視角,X射線的穿透厚度增加,異物的X射線灰度圖更加明顯。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文根據(jù)現(xiàn)有罐裝產(chǎn)品異物檢測(cè)存在的難點(diǎn),提出一種多視角檢測(cè)的技術(shù)方案,針對(duì)金屬、玻璃、塑料等材質(zhì)的罐裝瓶裝形式的產(chǎn)品,如醬料、肉類罐頭、水果與蔬菜罐頭、方便食品、乳制品以及飲料與藥品的異物檢測(cè),尤其薄片狀異物、較厚瓶底異物等。使用現(xiàn)有的罐裝檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行測(cè)試,對(duì)比不同區(qū)域的測(cè)試精度,得出三視角的檢測(cè)方案,極大提高了異物檢出概率。

    參考文獻(xiàn)

    [1]涂寶峰.罐頭食品的加工工藝研究[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品,2020(18):76-77.

    [2]朱曜.HACCP系統(tǒng)在罐頭食品加工中的建立[J].食品科學(xué),1994(4):7-9.

    [3]易國(guó).X射線食品異物檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與圖像處理方法研究[D].長(zhǎng)沙:湖南大學(xué),2011.

    [4]李軻,劉賓,王立鵬,等.基于多線掃描的X射線聚焦成像算法研究[J].光學(xué)學(xué)報(bào),2020,40(13):62-71.

    [5]董浩.基于多視角的X射線圖像分析方法研究[J].南京:東南大學(xué),2016.

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