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替代傳統(tǒng)方法!k-axis AR-01如何實(shí)現(xiàn)食品無(wú)損體積檢測(cè)?

  • 發(fā)布日期:2025-08-13      瀏覽次數(shù):235
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      在食品行業(yè),尤其是烘焙、糖果等領(lǐng)域,體積測(cè)量是質(zhì)量控制的關(guān)鍵指標(biāo)之一。傳統(tǒng)方法如“油菜籽替代法"存在諸多問(wèn)題,包括人為誤差大、測(cè)量效率低、無(wú)法測(cè)量軟質(zhì)食品等。而日本k-axis推出的高速激光體積計(jì)AR-01,憑借其非接觸式激光掃描技術(shù),改變了食品體積測(cè)量的方式,實(shí)現(xiàn)了無(wú)損、高效、高精度的檢測(cè)。

      1. 傳統(tǒng)方法的局限性

      傳統(tǒng)的油菜籽替代法(或種子置換法)存在以下問(wèn)題:

      • 人為誤差大:依賴(lài)操作人員的經(jīng)驗(yàn),讀數(shù)不精準(zhǔn)。

      • 破壞樣品:軟質(zhì)食品(如面包、蛋糕)在測(cè)量過(guò)程中可能被擠壓變形。

      • 效率低:需反復(fù)校準(zhǔn),測(cè)量速度慢,不適合大批量檢測(cè)。

      • 環(huán)境限制:無(wú)法在高溫或冷凍環(huán)境下直接測(cè)量。

      這些問(wèn)題使得傳統(tǒng)方法難以滿(mǎn)足現(xiàn)代食品工業(yè)對(duì)精準(zhǔn)、自動(dòng)化、高效率檢測(cè)的需求。

      2. AR-01的核心技術(shù):如何實(shí)現(xiàn)無(wú)損檢測(cè)?

      AR-01采用狹縫激光掃描法,結(jié)合雙高精度圖像傳感器,實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量,具體原理如下:

      (1)非接觸式激光掃描

      • 采用紅色半導(dǎo)體激光(670nm,3mW)對(duì)樣品進(jìn)行掃描,避免物理接觸導(dǎo)致的變形。

      • 雙攝像頭系統(tǒng)可捕捉物體的三維輪廓,計(jì)算體積、長(zhǎng)寬高、比容等參數(shù)。

      (2)高精度圖像處理

      • 最大400點(diǎn)/線(xiàn)的分辨率,確保測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

      • 高速模式(10-40秒完成測(cè)量),適用于產(chǎn)線(xiàn)快速檢測(cè)。

      (3)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境

      • 可在5°C~35°C環(huán)境下工作,支持烘烤或冷凍后直接測(cè)量,無(wú)需等待樣品冷卻。

      3. AR-01的測(cè)量?jī)?yōu)勢(shì) vs. 傳統(tǒng)方法

      對(duì)比項(xiàng)傳統(tǒng)油菜籽法AR-01激光體積計(jì)
      測(cè)量方式接觸式(可能破壞樣品)非接觸式(無(wú)損)
      測(cè)量精度±5%~10%±1%(高精度模式)
      測(cè)量速度數(shù)分鐘最快10秒(單攝像頭模式)
      適用樣品僅限硬質(zhì)食品軟質(zhì)食品(面包、蛋糕等)
      數(shù)據(jù)輸出人工記錄CSV/Excel自動(dòng)導(dǎo)出

      4. 實(shí)際應(yīng)用案例

      AR-01在食品行業(yè)的主要應(yīng)用包括:

      • 面包行業(yè):測(cè)量體積、長(zhǎng)寬比、硬度,優(yōu)化發(fā)酵工藝。

      • 糖果生產(chǎn):檢測(cè)巧克力、軟糖的尺寸一致性。

      • 冷凍食品:直接測(cè)量冷凍后的產(chǎn)品體積,避免解凍影響。

      5. 替代方案對(duì)比

      除了AR-01,市場(chǎng)上還有類(lèi)似設(shè)備,如SMS Volscan Profiler,同樣采用激光掃描技術(shù),但AR-01在測(cè)量速度和適用溫度范圍上更具優(yōu)勢(shì)。

      結(jié)論

      k-axis AR-01通過(guò)非接觸激光掃描+雙攝像頭成像技術(shù),成功替代了傳統(tǒng)的油菜籽法,實(shí)現(xiàn)了食品體積的無(wú)損、快速、高精度測(cè)量。它不僅提升了食品行業(yè)的質(zhì)檢效率,還為研發(fā)和質(zhì)量控制提供了更可靠的數(shù)據(jù)支持。


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