O sensor de imagem para uso industrial, mais precisamente para a indústria de alimentos, é hoje uma das tecnologias mais estratégicas para garantir qualidade e segurança nas linhas de produção.
Agora, quando se pensa em inspeções críticas, como detectar contaminantes, medir teor de água ou identificar lipídios, proteínas e açúcares, a necessidade de precisão só aumenta.
Além disso, realizar tudo visualmente é lento, falho e custoso.
Por isso, usar câmeras para automatizar inspeções já deixou de ser tendência e virou padrão.
E, assim, a Sony avança entregando soluções que realmente transformam processos.
Desafios no uso de sensores de imagem na indústria de alimentos
Por exemplo, quando alimentos e contaminantes têm cor e forma semelhantes, uma câmera RGB não dá conta.
E, da mesma forma, quando o objetivo é medir componentes invisíveis ao olho humano, o desafio cresce.
Por isso, muitas empresas recorrem a sistemas alternativos que capturam comprimentos de onda além do RGB.
Contudo, isso quase sempre envolve métodos caros, grandes e difíceis de integrar.
Mas atualmente, os seguintes métodos são comuns.
1) Utilização de uma câmera multiespectral
A câmera multiespectral é um dispositivo projetado para capturar informações de centenas de comprimentos de onda em uma única imagem, utilizando apenas uma câmera.
Contudo, a obtenção de inúmeras imagens de diferentes comprimentos de onda dificulta a identificação da imagem mais adequada para detectar contaminantes específicos ou componentes alimentares.
Sem falar que isso gera um volume enorme de dados e encarece o sistema.
Além disso, essas câmeras tendem a ser maiores e mais caras do que as câmeras convencionais, dificultando a instalação.
2) Utilização de múltiplas câmeras padrão com filtros passa-banda
Já este segundo método é mais acessível que o anterior.
Ainda assim, requer a identificação prévia dos comprimentos de onda adequados para a identificação de contaminantes ou a detecção de componentes alimentares.
E mais: as câmeras devem estar equipadas com filtros de banda passante que permitam a passagem das bandas de comprimento de onda selecionadas.
Ou seja, necessita de tantos conjuntos de filtros de banda passante e câmaras quanto o número de comprimentos de onda a serem detectados.
Embora seja menos dispendiosa do que a instalação de uma câmara multiespectral, cada sistema necessita de espaço suficiente para várias câmaras.
E isso requer itens auxiliares, como lentes e filtros de banda passante adicionais, resultando em um custo total do sistema que pode ser bem significativo se tiver que lidar com muitos comprimentos de onda.
Além disso, produzir uma imagem combinando as imagens de diferentes comprimentos de onda é difícil, uma vez que requer capturar o objeto alvo a partir do mesmo ângulo de visão e ainda sincronizar as imagens.
Uso de sensores de imagem na indústria de alimentos: a solução Sony
Por isso tudo, a Sony Semiconductor Solutions Corporation (SSS) propôs algo mais inteligente: o conceito de uma câmera multiespectral otimizada, especializada na detecção de contaminantes e na identificação de componentes.
Para isso, essa câmera combina um filtro multibanda disponível comercialmente e um sensor de imagem SWIR (IMX990) como solução para problemas na indústria de produção de alimentos.
Cabe destacar que o IMX990 é um sensor de imagem SWIR de alto desempenho, alimentado pela tecnologia SenSWIR™.
E mais: ele foi projetado para que uma única unidade possa capturar uma ampla faixa do espectro, de 0,4 μm a 1,7 μm, incluindo a luz visível.
O conceito de câmeras multiespectrais otimizadas
Diversos métodos espectroscópicos são adotados pelas diferentes câmeras multiespectrais disponíveis no mercado atualmente.
Entre essas abordagens, um dos métodos utiliza um prisma, uma grade de difração ou outro espectrômetro para dividir a luz que passa por uma fenda.
Desse modo, as informações de comprimento de onda são então escaneadas linearmente e emitidas pelo sensor de imagem, como você pode ver na figura abaixo:
Embora esse método seja vantajoso por não comprometer a resolução da imagem, suas desvantagens incluem câmeras maiores e mais caras.
Além disso, devido à saída de varredura linear, o uso do sistema é limitado a contextos em que o alvo ou a câmera estejam em movimento a uma velocidade constante.
Por isso, o sistema é amplamente adotado por fabricantes, pois seus cenários de aplicação frequentemente envolvem produtos-alvo em fluxo constante em esteiras transportadoras.
Mas nesse contexto, a SSS teve a ideia de que, ao adotar um espectrômetro diferente de uma grade de difração ou prisma, seria possível criar uma câmera multiespectral ideal: pequena e de baixo custo.
Especificamente nesse método, o espectrômetro de uma câmera multiespectral é substituído por um filtro multibanda que transmite vários comprimentos de onda diferentes.
E o bom é que esses filtros multibanda são relativamente baratos em comparação com prismas e grades de difração.
Além disso, eles podem ser colocados diretamente em um sensor de imagem, possibilitando a criação de uma câmera espectral do tipo varredura linear que não seja maior do que uma câmera padrão.
Comparação com sistemas de câmeras convencionais
Embora as câmeras multiespectrais sejam usadas para detectar uma variedade de contaminantes e componentes, a Sony parte do princípio de que o uso de apenas quatro comprimentos de onda seria suficiente para obter uma identificação de alta precisão quando a câmera for restrita a um caso de uso específico.
Com isso em mente, os três tipos de sistemas foram comparados, conforme mostrado abaixo.
Note que as câmeras multiespectrais otimizadas oferecem uma opção de baixo custo e o sistema é fácil de implementar, simplificando o processamento dos dados capturados.
E as câmeras também são pequenas e fáceis de instalar.
Veja a comparação.
Tabela comparativa: sistemas para detecção de contaminantes
com 4 comprimentos de onda
| Câmera multiespectral ideal | 4 câmeras padrão | Câmera multiespectral | |
| Modelo | |||
| Custo | Barato | Caro | Muito caro |
| Número de comprimentos de onda capturados pelo sistema de câmeras | 4 comprimentos de onda | 4 comprimentos de onda | Centenas de comprimentos de onda |
| Seleção de comprimentos de onda | Não é necessário | Não é necessário | Necessário |
| Área de instalação | Espaço para 1 câmera | Espaço para 4 câmeras | Espaço para mais de 10 câmeras |
| Captura simultânea de imagens em 4 comprimentos de onda a partir do mesmo ângulo de visão | Sim | Não | Sim |
Assim, a tecnologia entrega simplicidade sem perder precisão.
E, além disso, acelera implementação, reduz investimento e melhora integração.
Por isso, ela se torna especialmente útil quando falamos em soluções que envolvem sensor de imagem para indústria de alimentos.
Diversos casos de detecção utilizando câmeras multiespectrais otimizadas
Agora, vamos mostrar a análise de alguns exemplos de inspeções reais para diversas aplicações.
A câmera utilizada nos estudos de caso a seguir está equipada com um filtro multibanda que seleciona quatro faixas de comprimento de onda adequadas para inspeção de alimentos, aproveitando as características dos componentes dos alimentos para absorver luz em comprimentos de onda específicos.
Assim, esses filtros multibanda são usados para capturar imagens em comprimentos de onda específicos correspondentes à absorção de lipídios, água e proteínas, o que permite obter informações que câmeras coloridas comuns não conseguem.
Além disso, ao utilizar processamento de imagem apropriado para o assunto nas imagens multiespectrais capturadas, é possível visualizar componentes e contaminantes que as câmeras coloridas ou monocromáticas têm dificuldade em distinguir uns dos outros.
[Caso 1] Medição do teor de água em folhas de chá
Este estudo de caso parte do pressuposto da inspeção do teor de água durante o processo de secagem na produção de folhas de chá.
O nível de secagem das folhas de chá pode ser determinado pelo seu teor de água, no entanto, isso é difícil de identificar visualmente.
Por essa razão, quatro grupos de folhas de chá com diferentes teores de água são fotografados.
Além disso, o teor de água das folhas de chá é visualizado utilizando a propriedade da água de absorver luz em 1.450 nm.
[Caso 2] Detecção de cascas em nozes
As imagens abaixo são de exemplo, considerando a detecção de contaminação por cascas de nozes.
As nozes são normalmente trituradas e peneiradas para remover as cascas, porém, é difícil remover todas as cascas quebradas apenas peneirando.
Assim, as restantes devem ser encontradas e removidas manualmente.
Nesse sentido, em um teste considerando essa etapa de inspeção manual, foram usadas uma câmera colorida e uma câmera multiespectral otimizada para comparação.
Perceba que, na imagem capturada com a câmera colorida, os miolos das nozes e as cascas que não foram completamente removidas apresentam cores quase idênticas, e, consequentemente, as cascas com formato semelhante ao dos miolos são particularmente difíceis de identificar.
As imagens deste estudo de caso foram capturadas em quatro comprimentos de onda selecionados para distinguir miolo de casca de noz.
A partir disso, um mapeamento de cores foi aplicado com base nessas imagens, de modo que os contaminantes (cascas) aparecessem em vermelho.
Dessa forma, o resultado foi uma identificação fácil dos contaminantes, melhorando a precisão da detecção por meio da combinação de dados de múltiplos comprimentos de onda, embora, ainda assim, a diferença seja dificilmente perceptível na imagem capturada com a câmera colorida.
Perspectivas e próximos passos para o uso de sensor de imagem na indústria de alimentos
Nos casos acima, a Sony apresenta testes utilizando imagens de 2 e 4 bandas.
Além disso, a combinação de processamento de imagem e imagens de múltiplos comprimentos de onda tem o potencial de expandir ainda mais o leque de aplicações de inspeção.
Assim, novas possibilidades surgem conforme diferentes bandas são exploradas em conjunto.
Outra perspectiva é que a SSS está desenvolvendo uma câmera multiespectral otimizada, projetada para diversas inspeções na indústria de produção de alimentos e, paralelamente, já a está testando considerando vários casos de uso.
Além disso, a câmera multiespectral otimizada também pode ser adaptada para aplicações em outros setores, mediante a modificação das especificações dos filtros, o que, inclusive, amplia significativamente sua versatilidade.
E para fechar, se você tem interesse em câmeras multiespectrais otimizadas e suas aplicações, entre em contato conosco.
Este artigo sobre o uso de sensor de imagem para indústria de alimentos é uma tradução adaptada deste original do blog da Sony.Sobre a Macnica DHW
Em resumo, a Macnica DHW é operação na América do Sul do grupo japonês Macnica Inc., maior distribuidor de semicondutores do Japão, e 5º maior do mundo.
Atualmente, o grupo Macnica possui equipes de desenvolvimento em soluções IoT, IA, hardware e software em vários pontos do globo.
E nesse sentido, a nossa tecnologia avança para seus negócios irem além, com soluções customizadas de acordo com sua necessidade.
Portanto, aproveite e leve as soluções que a Macnica DHW tem para sua empresa.
