Более внимательный взгляд на различные технологии, используемые Tomra в своих системах для сортировки продуктов питания, раскрывает широкое разнообразие и совершенство систем и методологий датчиков и освещения. Многие из технологий, разработанных или приобретенных Tomra, являются собственностью, особенно в области базовых методов и процедур, и являются хорошо хранимыми секретами. С другой стороны, компания заказывает компоненты и системы для интеграции в их сортировочные машины, такие как датчики InGaAs и камеры производства Xenics. Tomra имеет шесть  испытательных центров для сортировки пищевых продуктов, самый близкий в Европе находится в Левене, Бельгия. 

Светодиоды (LED) используются для обнаружения незначительных цветовых различий фруктов и овощей (и других продуктов) в визуальном спектре. Лазерные источники света установлены во многих сортировочных системах Tomra для обеспечения качественной категоризации по цвету, структуре и биологическим характеристикам. Другим аспектом является обнаружение и удаление загрязняющих веществ, которые могут иметь такой же внешний вид, что и обычные продукты питания, особенно при сортировке фруктов и овощей с различной степенью свежести и привлекательности для потребителей в отношении консистенции продукта.

Лазерное освещение - это метод, который Тomra широко использует и разрабатывает для обнаружения и распознавания «посторонних растительных материалов» (EVM), таких как ореховые скорлупы, ножки стеблей и т. д., или таких как насекомые или мыши, в системе для сортировки продуктов питания. Сортировка при лазерном освещении на основе системы Tomra «Detox» обнаруживает нежелательные ингредиенты, такие как афлатоксин, путем развертывания соответствующих датчиков для захвата крайне слабого света, отраженного этим токсичным грибком. Другим критерием сортировки, обеспечиваемым соответствующей технологией освещения и сенсора, является удаление продуктов питания, в которых отсутствует предписанная степень содержания хлорофилла / соланина, что указывает на недостаточную свежесть, или тип продукта, который не выбран для присутствия в конкретной сортировке, например, картофеля, гороха или шпината.

Еще одной передовой техникой сортировки, разработанной Tomra, является использование инфракрасной спектроскопии в качестве последующей процедуры для регулярных инспекционных задач. Спектроскопический анализ продуктов питания исследует с точки зрения их структурного состава и скрытых дефектов, наблюдая их спектральный отклик на конкретные длины волн освещения в визуальном и SWIR-сферах (рисунок 1). Для этого спектроскопического анализа в SWIR Xenics разработала изготовленный на заказ детектор InGaAs для Tomra. Этот метод дает больше информации о проверенных товарах и позволяет более детально классифицировать его в отношении качества и состояния свежести определенных продуктов питания и их  «Биометрической идентификации подписи», которая позволяет выявить  непригодность для потребления человеком. Это привело Тomra к разработке метода, который он называет незамеченными химическими и молекулярными различиями в проверенных пищевых продуктах, и он служит дифференциатором их качества и пригодности. Эта разработка принесла Тomra награду «За выдающиеся достижения в области исследований и инноваций» на конгрессе INC 2015 года.

Контроль качества и сортировка пищевых продуктов
на основе сенсорной технологии

Линейное сканирование SWIR-камеры Lynx доказывает
свою способность решать сложные задачи

      Естественно, что системы камер, включающие в себя соответствующие объективы, фокусировочные устройства и интерфейсы данных для дальнейшей обработки и статистического анализа измерений, в значительной степени находятся в центре развития технологии сортировки Tomra. Особое место в этом отношении занимает камера Lynx с линейным сканированием SWIR, предлагаемая Xenics. Она используется в основном для исследования пищевых продуктов на различных длинах волн в коротковолновой инфракрасной области спектра, охватывающей диапазон от 900 до 1700 нм. Например, обнаружение посторонних материалов в потоках замороженных фруктов и овощей может быть выполнено путем определения содержания воды при определенном инфракрасном освещении. Этот метод оказался очень эффективным, а также относительно простым.
     В целом, Tomra предлагает три предопределенные конфигурации своих автоматических систем сортировки. Они обычно разрабатываются для конкретных запросов с точки зрения функциональности, которая требуется клиентам в различных сегментах пищевой промышленности.
Интересное будущее расширение технологий сортировки, развернутых сегодня Tomra, указывает на направление использования методов искусственного интеллекта (ИИ) для создания разумных способов определения качества и пригодности пищевых продуктов и различения пищевых и непродовольственных объектов в различных продуктах питания. Это может включать машины, которые могут настраивать себя и выносить суждения о качестве и пригодности на основе кривой обучения большого количества (миллионов) предыдущих суждений. Это также будет учитывать изменяющиеся уровни приемлемого качества и внешнего вида продуктов питания, таких как свежие или переработанные продукты. Основываясь на сложном алгоритмическом определении, эта информация должна поступать обратно в сортировочную машину в режиме реального времени, чтобы соответствовать преобладающим стандартам приемлемости для клиентов. По сути, это позволило бы преодолеть сегодняшнее более или менее предопределенное принятие решения о сортировке, если классифицировать продукты питания как «хорошие» или «плохие» и заменить или дополнить их, установив шкалу приемлемых уровней качества - в конечном итоге сэкономить большое количество продуктов питания.

Высокоскоростная камера линейного сканирования InGaAs

     Благодаря своей новаторской камере линейного сканирования InGaAs Lynx (рисунок 2), которая была представлена в 2010 году и используется компанией Tomra с 2013 года в постоянно расширяющемся ассортименте систем сортировки, Xenics установила новые категории производительности для разрешения и экономичности в короткой волне от 900 до 1700 нм. Lynx основана на проверенной  линейке сенсоров XLIN-1.7. Он обеспечивает высокую оптическую чувствительность и широкий динамический диапазон для промышленной обработки изображений и оптической когерентной томографии. Преобразование A в D выполняется в 14 битах. Настройка времени интеграции обеспечивает гибкость от 1 мкс до нескольких миллисекунд. Lynx доступна с интерфейсом CameraLink или GigE Vision.
     Xenics предлагает камеру линейного сканирования Lynx в трех различных версиях: Lynx-512 предлагает длину линии 512 пикселей (с шагом пикселей 25 мкм) для задач машинного зрения и проверки. Она хорошо подходит для задач высокоскоростного сканирования со скоростью до 40 кГц. Пиксельная скорость возрастает до 25 мегапикселей / с. Небольшой пиксельный формат 25 x 25 мкм² (квадратный) или 25 мкм x 250 мкм (прямоугольный) позволяет оптимизировать недорогие и компактные системы формирования изображений SWIR. Для систем промышленной сортировки в области SWIR, не требующих спектроскопии, квадратные пиксели предпочтительнее для создания 2D-изображения с правильным соотношением сторон при захвате движущихся объектов. Lynx-512 работает без охлаждения и поэтому потребляет меньше энергии. Lynx-1024 среднего разрешения хорошо подходит для требовательных промышленных применений. Ее спектральный охват соответствует спектрам поглощения низкоуровневой эмиссии фотонов и менее чувствителен к изменениям излучательной способности при тепловых измерениях. Lynx-1024 предлагает очень маленький шаг пикселей 12,5 мкм при скорости пикселей 50 МПикс / с.

     Lynx-2048 с высоким разрешением обеспечивает уникальную компоновку размером 1 x 2048 пикселей при общей длине массива 25,6 мм. Она предназначена для систем контроля высокого разрешения, в основном на производственных линиях для производства полупроводников, солнечных батарей или OLED-дисплеев. Скорость линии достигает 10 кГц. Пиксельная скорость составляет 25 МПикселей / с.
      Камеры линейного сканирования Lynx SWIR выводят свои данные изображения через интерфейсы Gigabit Ethernet (GigE Vision) или CameraLink. Управление камерой и выбор параметров осуществляются через один и тот же интерфейс. Триггерные входы и выходы синхронизируют захват изображения с выбранными внешними данными. Платформа Lynx совместима с объективами C-mount. Опционально, он обеспечивает фланец спектрометра. Выход датчика предварительно обрабатывается на кристалле с помощью двух CMOS-считывающих микросхем (ROIC) с пятью возможностями интеграции, выбираемыми индивидуально или коллективно во время выполнения.

Рисунок 3: Сортировка замороженных фруктов и овощей по содержанию воды для определения посторонних предметов, таких как пластик, картон, металл и т. д.

     В таких системах, как сортировка пищевых продуктов, камера линейного сканирования Lynx SWIR способна различать фрукты и овощи и нежелательные посторонние предметы, такие как пластик, стекло, металл или картон, которые необходимо извлечь перед упаковкой и обработкой (рисунок 3). Отличительной чертой здесь является содержание воды. В комбинации с детектором, чувствительным к видимому спектру, также могут быть обнаружены дефекты цвета и отклонения формы.
На рисунке 4 показана концепция многорежимного сортировщика пищевых продуктов, оборудованного ПЗС-детектором видимого света и SWIR-камерой InGaAs, размещенной вдоль пути проверяемого продукта внутри наклонного желоба.

Рисунок 4: Схематическая настройка автоматической проверки и сортировки пищевых продуктов на основе датчиков.

     Проверка пищевых продуктов на основе сенсоров для визуальных, коротковолновых, инфракрасных, ультрафиолетовых и рентгеновских областей в сочетании с методами автоматической сортировки и классификации стала основной областью применения для современных систем захвата изображений и инфракрасных камер, таких как камеры Xenics. Обеспечение качества, свежести и внешнего вида фруктов, овощей, зерна и мясных продуктов путем удаления нежелательных или опасных материалов перед упаковкой и доставкой потребителю в соответствии с принятыми стандартами качества и безопасности является одной из причин широкого распространения систем сортировки пищевых продуктов по всей цепочке поставок. Повышение урожайности, производительности, рентабельности и конкурентоспособности, а также сокращение отходов - это еще один фактор, значение которого во всем мире возрастает. 
Хорошим примером того, как далеко зашла автоматизированная проверка пищевых продуктов, являются системы сортировки пищевых продуктов, предлагаемые ведущим поставщиком Tomra Systems ASA, расположенным в Аскере, Норвегия.

     Tomra, работающая по всему миру на 80 рынках, является многонациональным предприятием и пионером в области технологий, в котором работает в общей сложности 2400 человек. Tomra управляет двумя основными бизнес-единицами: Tomra Collection Solutions концентрируется на обратной продаже контейнеров для использованных напитков, уплотнении и восстановлении материалов (что было первоначально бизнес-аспект на момент основания компании в 1972 году). Tomra Sorting Solutions занимается переработкой, добычей и проверкой продуктов питания. Все эти действия основаны на передовых сенсорных технологиях и высокоскоростной обработке информации о содержании материала, форме, размере, цвете и геометрии обнаруживаемых объектов, а также об их состоянии дефекта и характеристиках повреждения.

Рисунок 1: Система сортировки продуктов питания выявляет дефекты и неправильные формы фруктов и овощей в визуальном и SWIR-сферах.

Технологии сортировки, используемые Tomra Sorting Solutions

Рисунок 2: Высокоскоростная камера линейного сканирования InGaAs Lynx 512 CL.