Bildverarbeitung: Hardware und KI-gestützte Software für schnelle, zuverlässige Inspektion von Instant-Nudelgerichten
Donnerstag, 30. Oktober 2025
| Redaktion
Share on:
Das System zur Bildverarbeitung von Teledyne Dalsa überwacht den Prozess der Nudelkontrolle. Hier finden KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme Verunreinigungen oder Mängel in Instantnudeln erheblich schneller und zuverlässiger als menschliches Personal
Das Bildverarbeitungssystem überwacht den Prozess der Nudelkontrolle. Hier finden KI-gestützte Vision-Systeme Verunreinigungen oder Mängel in Instantnudeln erheblich schneller und zuverlässiger als menschliches Personal, Bild: Teledyne Dalsa

Fertig-Nudelgerichte sind ein weltweites Grundnahrungsmittel und werden jährlich in mehr als 100 Milliarden Portionen verzehrt. Große Hersteller aus China, Japan, Korea und Taiwan bieten Instant-Nudelmarken mit viele unterschiedlichen Geschmacksrichtungen an. Sie beliefern damit Millionen von Verbrauchern. Angesichts der hohen Nachfrage und des engen Zeitrahmens für die Produktion ist eine gleichbleibende Qualität von entscheidender Bedeutung. Nur so lassen sich die Bedürfnisse des Marktes befriedigen. Hersteller müssen sicherstellen, dass jede Charge die gewünschten Standards in Bezug auf die Textur, das Aussehen und den Geschmack erfüllt. Systeme für Bildverarbeitung unterstützen sie dabei, Fehler in Instantnudeln innerhalb von Millisekunden zu erkennen.

Herkömmliche Methoden zur Qualitätskontrolle beruhen oft auf selektiver menschlicher Inspektion. Diese reichen auf heutigem Niveau nicht mehr aus, um dem Umfang und der Geschwindigkeit moderner Produktionslinien gerecht zu werden. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzt die Instantnudelindustrie fortschrittliche Bildverarbeitungstechnologie für die automatische Fehlererkennung in Echtzeit ein. Die Hersteller haben gelernt, wie ein industrielles, KI-integriertes Inspektionssystem Prozesse zur Qualitätskontrolle in der Produktion von Instantnudeln verbessern kann. Hier stellt es sicher, dass Fehler wie überkochte Stärke, Rückstände, Fett und Risse in Nudeln mit nahezu perfekter Genauigkeit erkannt werden.

Bildverarbeitung erkennt typische Fehler bei Instantnudeln zuverlässig

Der Herstellungsprozess von Instant-Nudeln umfasst mehrere Schritte, darunter das Mischen von Mehl und Wasser zu einem Teig, das Stärken, Braten, Dämpfen und Trocknen der Nudeln. Während dieser Schritte können Fehler auftreten, wie zum Beispiel:

  1. Verkochte oder gebratene Stärke: Nudeln werden bei hohen Temperaturen von 130 bis 140 Grad Celsius gekocht. Übermäßiges Frittieren oder zu langes Kochen kann dazu führen, dass die Nudeln zu dunkel oder knusprig werden, was Textur und Geschmack beeinträchtigt.
  2. Abgebrochene Teile: Kleine Partikel, die oft von verkochten oder verbrannten Zutaten herrühren, können die Nudeln verunreinigen und die Qualität und Sicherheit beeinträchtigen.
  3. Fette: Bei einigen Nudeln kann es durch den Frittiervorgang zu einer ungleichmäßigen Verteilung des Öls kommen, was zu einer uneinheitlichen Textur und einem schlechten Geschmack führt.
  4. Risse: Nudeln, die unsachgemäß geknetet und geformt werden, können Risse aufweisen, die die Kochkonsistenz und Textur beeinträchtigen.

Um solche Fehler zu erkennen, werden im Zubereitungsprozess vor der Zugabe von Aromen und in der abschließenden Verpackungsphase Inspektionssysteme eingesetzt. Diese stellen sicher, dass nur Nudeln von höchster Qualität in den Vertrieb gelangen. Dieser Prozess muss sowohl schnell als auch hochpräzise sein, um mit der Geschwindigkeit der Produktionslinien Schritt zu halten. Denn hier werden oft Hunderte von Nudelblöcken pro Minute produziert.

Bildverarbeitung im Zusammenspiel mit KI-Software

Das Herzstück einer fortschrittlichen Inspektionslösung zur Überprüfung von Nudeln im konkreten Einsatzfall ist eine Kombination aus Bildverarbeitungskomponenten von Teledyne Dalsa. Sie umfasst die KI-basierte Bildverarbeitungssoftware Sherlock und das KI-Trainingstool Astrocyte. Beide analysieren die Bilder, die von den Kamerasystemen Genie Nano und Linea aufgenommen werden. Diese Elemente des Inspektionssystems sind gemeinsam in der Lage, hochauflösende Bilder und Echtzeit-Analysen zu liefern. Dabei wird eine genaue Fehlererkennung erzielt.

Flexibilität und Präzision durch KI-gestützte Bildverarbeitung

Sherlock AI ist eine leistungsstarke, flexible Softwareplattform für die industrielle Bildverarbeitung, die künstliche Intelligenz mit herkömmlichen 2D-Bildverarbeitungstechniken verbindet. Astrocyte, ein GUI-basiertes KI-Trainingstool, fordert die Benutzer auf, eigene Bilder von Produkten, Proben und Defekten zu sammeln. Diese werden mit Labeln versehen, um damit vom Anwender ausgewählte neuronale Netzwerke zu trainieren. Die Netze können dann eine Vielzahl von Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien, Klassifizierungen, die Erkennung von Objekten und Segmentierungen durchführen. Das System ist für die schnelle, hochpräzise Inspektion in anspruchsvollen Fertigungsumgebungen wie der Nudelinspektion konzipiert.

Die KI-Software bietet eine Reihe von Vorteilen. Dazu zählen die KI-gesteuerte Auswahl von Fehlern und eine hohe Benutzerfreundlichkeit wie die schnelle Bereitstellung von Bildern. Diese können zur Entwicklung von Anwendungen einfach per Drag & Place in das System eingegeben werden. Automatische Trainingsprozesse, eine hohe Genauigkeit zur Erkennung selbst winziger Fehler in großen Bildern sowie die hohe Flexibilität und Skalierbarkeit der Software, die mehrere gleichzeitig laufende Threads unterstützt, zählen zu weiteren Vorzügen von Sherlock AI und Astrocyte.

Kameratechnik für präzise Bildverarbeitung von Ober- und Unterseite

Für die Bilderfassung in einer solchen Inspektionsumgebung wird eine Farbkamera vom Typ „Genie Nano" von Teledyne Dalsa mit einer Auflösung von 1280 × 960 Pixeln über den Nudeln positioniert, um die Oberseite der Nudeln zu untersuchen. Die Kamera ist mit einem weißen Ringlicht ausgestattet, das eine gleichmäßige Ausleuchtung für eine optimale Bildaufnahme gewährleistet. Aus Platzgründen unterhalb der Nudeln ist eine „Teledyne Dalsa Linea 2K GigE“-Zeilenkamera positioniert. In Kombination mit einem weißen Linienlicht ermöglicht sie die Analyse der Unterseite. Mit ihrer hohen Auflösung von 2048 Pixeln und ihrer hohen Geschwindigkeit ist die „Linea 2K“ für die Erkennung von Defekten in einem begrenzten Arbeitsabstand geeignet und erfasst auch winzige Anomalien wie Stärke, Schmutz, Fett und Risse an den Nudeln.

Hohe Geschwindigkeit bei gleichbleibender Qualität

Die Integration von KI-Software und Bildverarbeitungskameras in den Produktionsprozess ermöglicht extrem schnelle Inspektionen in Echtzeit. Während die Standardproduktionsrate bei etwa 200 Millisekunden pro Instant-Nudelportion liegt, arbeitet diese neue KI-gestützte Lösung mit einer Geschwindigkeit von rund 80 bis 100 Millisekunden pro Nudelportion für die Inspektion von oben und unten. Diese höhere Geschwindigkeit wird durch die parallele Ausführung mehrerer Threads ermöglicht, die durch die flexible und vielseitige Bildverarbeitungssoftware unterstützt werden, und lässt bei Bedarf noch Reserven für eine noch schnellere Verarbeitung. Dieses Leistungsniveau ist entscheidend für Hochgeschwindigkeits-Produktionslinien, die große Mengen an Nudeln pro Minute verarbeiten können.

Andere Systeme auf dem Markt erreichen häufig eine Genauigkeit von 96 Prozent. Der Anwender der Teledyne-Lösung hat in seiner Anlage hingegen eine 99-prozentige Genauigkeit für alle Defekte gemessen. Nicht berücksichtigt ist dabei die Erkennung der Fett-Verteilung, die für alle Systeme eine besondere Herausforderung darstellt. Diese signifikante Steigerung der Genauigkeit wird durch die kombinierte Leistung der Deep-Learning-Modelle der Software, herkömmlicher Algorithmen und der hochauflösenden Bilder der Kameras ermöglicht. Eine höhere Genauigkeit bedeutet, dass weniger unvollkommene Nudeln den Kunden erreichen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einem positiven Markenimage für den Hersteller führen kann.

Ein asiatischer Vertriebshändler lobte kürzlich die Flexibilität dieser Lösung und erklärte, dass die Sherlock-Software ihm geholfen habe, die lokale Konkurrenz zu übertreffen. Er verwies auf den Wert und die Effektivität des automatischen Trainings, die soliden, vielfältigen KI-Architekturen, die vielseitigen Werkzeuge zum Labeln von Bildern, die Benutzerfreundlichkeit und die durch zahlreiche 2D-Algorithmen erreichte Genauigkeit.

Zukunftsfähige Qualitätsprüfung durch kombinierte Bildverarbeitung und KI

Mit hochpräzisen Echtzeit-Inspektionen von Mängeln wie überkochter Stärke, Rückständen, Fett und Rissen in den Nudeln hilft diese Kombination aus KI-Software, KI-Training und Kameras Lebensmittelherstellern auf der ganzen Welt, die Erwartungen der Verbraucher hinsichtlich Konsistenz, Sicherheit und Geschmack zu erfüllen. Die Geschwindigkeit, Flexibilität und Genauigkeit des Systems könnte einen neuen Maßstab in der Branche setzen und schnellere Produktionslinien ohne Qualitätseinbußen ermöglichen. Da die Nachfrage nach Instantnudeln weiter steigt, wird diese fortschrittliche Inspektionstechnologie entscheidend dazu beitragen, dass die Nudeln immer von höchster Qualität sind, wenn sie vom Verbraucher verzehrt werden.

Autor

Steve Zhu, Vertriebsdirektor Asien bei Teledyne Dalsa

Auch interessant für Sie

Qualitätskontrolle durch Datenmanagement-Software von Mettler-Toledo Product-Inspection
Leerdoseninspektion: Optical Character Verification in Kombination mit dem „HEUFT canLine II“-Leerdoseninspektor sorgt für die Erkennung schwer lesbarer Inkjet-Codierungen wie verzerrte MHDs
Die Smart Camera von B&R bringt KI direkt in den Maschinensteuerungskreislauf ein und ermöglicht so Echtzeit-Vision, dynamische Modellwechsel und eine bis zu 15-fach höhere Edge-Verarbeitungseffizienz
KI-gesteuerten Fernüberwachungs- und Reporting-Software „Sentinel 5.0“
Sick Sensor für Bildverarbeitung
Ishida Röntgensystem