Tecnologie per la manipolazione dei prodotti in processi automatizzati e nuovo sistema di ispezione in linea per l’industria della carne

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Fresh Meat Purchase

Sviluppo di metodologie e tecnologie per la manipolazione dei prodotti in processi automatizzati
Negli ultimi dieci anni diversi fattori come l’incremento dei costi legati alle risorse umane, la diffusione dell’automazione e la diminuzione dei costi dei sistemi robotici hanno favorito lo sviluppo di nuove tecnologie per la manipolazione dei prodotti, in particolare delle mani robotiche e dei gripper. In uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori internazionali (Fantoni et al., 2014), vengono, dapprima, analizzate le criticità nel riprodurre in modo artificiale i complessi movimenti di una mano umana e, successivamente, descritti i diversi sensori utilizzati per monitorare l’efficacia del funzionamento di un sistema robotico. Lo studio suddivide il processo di manipolazione nelle seguenti fasi: approccio all’oggetto, contatto con l’oggetto, aumento della forza fino a quando la presa diventa sicura, movimentazione dell’oggetto e rilascio dell’oggetto. Ognuna di queste fasi richiede specifici sensori in grado di monitorare l’intero processo tra cui gli autori ricordano: sensori di forza/torque, sensori di incollamento/scivolamento, sensori di contatto ed altri ancora. Lo studio descrive, infine, le diverse problematiche nei differenti campi industriali tra cui anche quello alimentare. Secondo gli autori, quest’ultimo settore presenta alcune difficoltà normalmente non presenti in altri campi. I prodotti alimentari possono essere duri e consistenti, ma anche soffici oppure caratterizzati da forme non omogenee. In questi ultimi casi tecnologie già utilizzate (con successo) in altri settori non possono essere impiegate, ma devono essere sviluppati strumenti specifici. Un altro aspetto che caratterizza questo settore è costituito dai severi requisiti igienico-sanitari non richiesti in altri casi. Concludendo, gli autori sostengono che nonostante gli sviluppi di questa tecnologia di automazione siano in continuo progresso, le soluzioni in grado di soddisfare il rapido aumento delle produzioni industriali sono ancora decisamente limitate. Ciò è dovuto al fatto che i sistemi di manipolazione ad alta velocità richiedono componenti ancora molto costosi.

Sistema automatico di ispezione in linea della qualità del pollo
I sistemi automatizzati per operazioni di ispezione in linea sono fondamentali per migliorare non solo la sicurezza e la qualità dei prodotti alimentari, ma anche per ottimizzare l’efficienza produttiva massimizzando la capacità delle linee e riducendo i quantitativi di acque reflue. In alcuni casi, come, ad esempio, nel settore delle carni avicole, il livello di automazione delle produzioni è già molto elevato. Tuttavia, l’ispezione della sicurezza delle carcasse sulle linee di eviscerazione costituisce una fase del processo in cui l’automazione non è ancora utilizzata in modo completo. Generalmente, le carcasse vengono ispezionate post-mortem da personale addetto a questa mansione che, visivamente, controlla il prodotto sia esteriormente, sia interiormente. Questa operazione richiede, però, tempo e, di conseguenza, difficilmente ogni linea produttiva può superare 35 carcasse al minuto. In uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori statunitensi (Chao et al., 2014), viene sviluppato e testato un nuovo sistema di ispezione, basato sull’utilizzo della spettroscopia visibile/nel vicino infrarosso (Vis/Nir), per ispezionare in modo automatico le carcasse di pollo direttamente sulla linea produttiva. In particolare, tale sistema prevede l’utilizzo di componenti software modulari che acquisiscono i dati spettrali grazie all’impiego di un’illuminazione alogena, una sonda a fibra ottica biforcata, uno spettrografo ed un rilevatore sptettroscopico CCD (charge-coupled device). I risultati dimostrano che lo strumento sviluppato è in grado di raccogliere e processare i dati di 140 carcasse al minuto. È stato inoltre osservato che il sistema di ispezione differenzia con successo i prodotti sani da quelli difettosi utilizzando un modello di classificazione a rete neurale: in particolare, durante la sperimentazione oltre il 90% dei prodotti è stato classificato in modo corretto. Concludendo, gli autori sostengono che lo strumento sviluppato può essere implementato con successo a livello industriale dal momento che soddisfa tutti i principali requisiti di un sistema di ispezione affidabile: rapidità di acquisizione e di analisi dati e corretta classificazione del prodotto.

Riferimenti bibliografici
G. Fantoni et al., CIRP Annals – Manufacturing Technology, 63, 2014, 679-701
K. Chao et al., Computer Standard & Interfaces, 36, 2014, 271-277

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