Rusza projekt R&D konsorcjum Campden BRI Hungary, Maspex i KSM Vision

Realizowany projekt R&D obejmuje proces automatyzacji i cyfryzacji badania jakości etykiet, który ma na celu minimalizację odpadów produkcyjnych​ spowodowanych błędami na etykietach produktów branży spożywczej. Obecne rozwiązania na rynku wymagają manualnej obsługi, zwłaszcza w zakresie kalibracji i parametryzacji dla nowych formatów i produktów. Tworzony w ramach projektu, innowacyjny system badania jakości etykiet dla branży spożywczej zapewni 100% zautomatyzowaną kontrolę produktu na liniach produkcyjnych dla dwóch kategorii produktów – słoików i opakowań typu „pouche” – przy jednoczesnym uproszczeniu procedury kontroli jakości​.  

Projekt jest realizowany przez konsorcjum zbudowane z firmy opracowującej i komercjalizującej system kontroli jakości (KSM Vision), największego producenta żywności w Polsce i odbiorcy systemu z branży spożywczej (Maspex) oraz niezależnego instytutu non-profit R+D+I zaspokajającego potrzeby przemysłu spożywczego, rolnictwa i branż pokrewnych (Campden BRI Hungary). Nad całością pieczę objęła wiodąca europejska organizacja działająca na rzecz innowacji w branży spożywczej (EIT Food), wspierana przez Europejski Instytut Innowacji i Technologii (EIT) – organ Unii Europejskiej – oraz współfinansowa przez Unię Europejską.

Innowacyjność systemu tworzonego w ramach projektu ma na celu w pełni zautomatyzowaną konfigurację ROI oraz parametrów funkcji przetwarzania danych.​ Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga pokonania kilku wyzwań technologicznych, takich jak m.in.: opracowanie scentralizowanego systemu zarządzania systemami kontroli jakości w fabryce, opracowanie procedur automatycznej kalibracji i parametryzacji systemów dla nowych formatów i produktów, standaryzacja bazy danych, algorytmów i modeli przetwarzania danych dla różnych grup produktów. 

System będzie korzystał z algorytmów auto-kalibracji i parametryzacji dla kontroli jakości.​ Wykorzystanie funkcji przetwarzania obrazu i dopasowywania szablonów pozwoli na analizę reprezentacji 2D etykiety oraz kształtu kontrolowanego produktu spożywczego.  System umożliwi wprowadzanie nowych formatów i etykiet, ustawianie odpowiednich ROI (np. kod partii, EAN) oraz automatyczne przekształcanie ustawień na fizyczne produkty 3D. 

Testy FAT przeprowadzane na liniach produkcyjnych Maspex obejmą 50 produktów. Opracowana technologia cyfrowa przełoży się na wzrost przejrzystości, identyfikowalności i uczciwości w przemyśle żywnościowym. Zapobiegając błędom w opakowaniach żywności, projekt przyczyni się do odporności systemu, redukcji kosztownych wycofań i utrzymania zaufania konsumentów. Odpowiada też na potrzebę poprawy bezpieczeństwa żywności i zgodności z przepisami poprzez zautomatyzowane i ustandaryzowane procesy kontroli jakości, wywierając znaczący wpływ na zrównoważony rozwój. 

Projekt wpisuje się w misję organizacji EIT Food stworzenia systemu żywnościowego o zerowej wartości netto poprzez automatyzację procesów kontroli jakości, redukcję odpadów i optymalizację wykorzystania zasobów. 

Od strony komunikacyjnej i promocyjnej projektem opiekuje się Campden BRI Hungary. Ten niezależny instytut R+D+I jest jednym z najważniejszych dostawców usług dla firm spożywczych w Europie Wschodniej i Środkowej. Celem jest dostarczanie szybkiej, unikalnej, praktycznej i konkurencyjnej wiedzy w obszarach t.j.: poprawa wydajności i redukcja kosztów, optymalizacja technologii żywności, zaawansowane rozwiązania informatyczne i produkcyjne, rozwój technologii i produktów, badania sensoryczne i konsumenckie, bezpieczeństwo żywności, prawo żywnościowe, zarządzanie łańcuchem dostaw i pomoc, szkolenia, badania i rozwój oraz konsultacje / doradztwo.

Maspex – największa prywatna firma w branży spożywczej w Polsce oraz jedna z największych w Europie Środkowo-Wschodniej – zadba o udostępnienie infrastruktury potrzebnej do przeprowadzenia testów oraz dopilnuje wszechstronności użytkowej tworzonego rozwiązania. 

Deeptech KSM Vision, który od lat przenosi rozwiązania R&D do świata biznesu, rozwijając najnowocześniejsze systemy wizyjne do kontroli jakości, opracuje i wdroży rozwiązanie zautomatyzowanej kontroli jakości, opierając architekturę systemu na głębokich sieciach neuronowych.