Интеллектуальные упаковочные решения в современном пищевом производстве

Введение

Раньше пищевая упаковка представляла собой просто оболочку, предназначенную для хранения и защиты содержимого. Проще говоря, она действовала как пассивный барьер, предохраняющий продукт. Однако сегодня пищевая промышленность требует систем, которые действительно работают, активно сохраняя и динамически контролируя целостность продуктов. Благодаря сочетанию передовых химических составов, электронных устройств слежения и платформ обработки больших данных, инновации в производстве упаковочного оборудования превращают обычные обертки в интеллектуальных, эффективных помощников в обеспечении безопасности и высокого качества продуктов питания.

Скоропортящиеся сельскохозяйственные товары и сухие продукты, продаваемые в больших количествах, такие как мука, переработанные крахмалы, сахар и сухое молоко, постоянно подвергаются риску порчи из-за окружающей среды. Они могут быть повреждены из-за воздействия кислорода, проникновения влаги и хранения в слишком жарких или слишком холодных условиях.

Поскольку путь от завода до потребителя становится все более сложным, логистика электронной коммерции переживает бум, а нормативные стандарты ужесточаются, существует огромная глобальная потребность в системах сохранения продуктов питания в режиме реального времени и возможности отслеживать весь путь продукта от начала до конца с полной прослеживаемостью.

Технические основы интеллектуальной упаковки

Активная упаковка: изменение внутренней среды

Как работает активная упаковка

В отличие от пассивных барьеров, этот тип упаковки фактически взаимодействует с пищевой матрицей или пустым воздушным пространством внутри упаковки, напрямую продлевая срок хранения продукта. Для этого производители используют различные инструменты внутри упаковки. Распространенные добавки включают материалы, которые поглощают кислород, регулируют влажность/относительную влажность, впитывают природный этилен и выделяют этанол. В совокупности это замедляет химическое и микробное разложение.

Контроль влажности в свободном пространстве над продуктом имеет решающее значение. Использование абсорбирующих подушечек из целлюлозного волокна или оберток, регулирующих влажность, позволяет сохранить структурный тургор продукта, одновременно сдерживая рост бактерий ниже уровня, вызывающего гниение.

Природные и устойчивые решения

В отрасли все чаще используются натуральные растительные компоненты для защиты окружающей среды. Речь идет о пленках с экстрактами таких растений, как гвоздика, орегано или тимьян. Они служат устойчивыми антимикробными барьерами, препятствующими росту патогенных микроорганизмов.

Академическая основа и инновации в области активной упаковки

• Предотвращение потемнения: Знаковые исследования показали, что извлечение крошечных специализированных углеродных квантовых точек (УКТ) из лимонов и их добавление в пленки на основе гуаровой камеди и альгината натрия позволяет создать высокобиосовместимую активную обертку. Эта обертка обеспечивает превосходную защиту от повреждения клеток и успешно предотвращает потемнение нарезанных овощей.
• Контроль созревания: Чтобы предотвратить слишком быстрое созревание некоторых фруктов и овощей после сбора урожая, в современных производственных линиях используются специальные одностадийные сокристаллизованные металлоорганические каркасы с добавлением гексаналя. В частности, в них используются модифицированные основания церия или титана, которые действуют как интеллектуальные, термочувствительные ловушки для газов, выделяющихся при созревании.

Интеллектуальная упаковка: восприятие, наблюдение и передача информации.

Мониторинг путешествия

Интеллектуальные системы отслеживания не изменяют условия внутри упаковки, как это делает активная упаковка. Вместо этого они наблюдают, записывают и передают важную информацию всем участникам процесса доставки продуктов питания от фермы до магазина. Одним из распространенных инструментов является температурный трекер. Он следит за общим количеством тепла, которому подвергаются продукты во время транспортировки, изменяя цвет или перемещая краситель вдоль полосы, чтобы показать, хранились ли продукты вне безопасного диапазона низких температур.

Выявление порчи

Индикаторы свежести и газовые датчики могут обнаружить накопление летучего основного азота (TVB-N), углекислого газа или сероводорода, газа, вызывающего порчу продуктов. Это предупреждает магазины о том, что продукты начинают портиться, еще до того, как человек сможет это увидеть или почувствовать.

Аналогичным образом, в колориметрических индикаторах, меняющих цвет, используются натуральные растительные красители, которые реагируют на чувствительные к pH растительные пигменты, например, красители, извлеченные из фиолетового сладкого картофеля или красной капусты. Эти красители меняют цвет по мере накопления кислых отходов жизнедеятельности бактерий.

Академическая основа и инновации в области интеллектуальной упаковки

• Прогнозирование появления плесени: Исследования показывают, что пятна чернил, меняющие цвет и содержащие определенные красители, такие как тимоловый синий или крезоловый красный, меняют цвет с сиреневого на желтый по мере увеличения влажности воздуха. Это позволяет точно предсказать опасность появления плесени за 48 часов до того, как вы сможете увидеть плесень на корке хлеба.
• Визуальные тепловые сигналы тревоги: Еще одна новаторская разработка включает в себя специальные водо- и термочувствительные пенопласты, созданные из нанофибрилл целлюлозы и жидких солей. Эти пенопласты основаны на обратимой термической дегидратации комплексов хлорида меди или никеля, что приводит к изменению цвета с зеленого на синий. Это обеспечивает визуальное предупреждение о воздействии тепла без использования традиционных цветов с эффектом выцветания.

Интеграция носителей данных, Интернета вещей и искусственного интеллекта в промышленные упаковочные линии.

Отслеживаемость в масштабах предприятия: RFID, QR-коды и блокчейн.

Соединение упаковки с цифровым миром

Примерами интеллектуальной упаковки, передающей данные, являются цифровые наклейки, сканируемые двухмерные штрихкоды и метки ближней бесконтактной связи (NFC). С помощью этих технологий можно автоматически отслеживать перемещение товаров на всех этапах доставки. Например, покупатели или инспекторы предприятий могут быстро проверить хронологию доставки от фермы до стола, отсканировав QR-коды. Они также могут проверить происхождение ингредиентов и наличие сертификатов экологической устойчивости, используя облачные обновления.

Для крупных предприятий метки радиочастотной идентификации (RFID) позволяют осуществлять автоматический, бесконтактный подсчет упакованных товаров и отслеживание запасов упакованных предметов даже при очень экстремальных температурах на складе.

Обеспечение безопасности цепочки поставок

Подключение этих «умных» этикеток к защищенным, совместно используемым децентрализованным блокчейн-реестрам создает неизменяемую запись о владельце товара. Это помогает бороться с поддельными или фальсифицированными продуктами питания и упрощает быстрое и целенаправленное изъятие некачественной продукции из магазинов.

Академическая основа и инновации в области прослеживаемости

• Универсальные датчики: В современных системах используются беспроводные чипы, объединяющие несколько типов данных отслеживания (RFID-датчики). В них применяются сверхминиатюрные чувствительные материалы, способные одновременно измерять температуру, уровень углекислого газа и этанола с высокой точностью, достигая разрешающей способности 0,25 дБ/°C и 0,011 дБ/ppm.
• Экономически выгодные альтернативы: Чтобы избежать высокой стоимости традиционных кремниевых RFID-меток, цена которых составляет от 0,20 до 0,50 долларов за штуку, исследователи быстро работают над созданием приемников сигналов, напечатанных на бумаге, и QR-кодов, которые можно есть, изготовленных из растительных материалов.

Машинное обучение и компьютерное зрение для контроля качества в реальном времени.

Прогнозирование свежести с помощью ИИ

Интеллектуальные компьютерные программы или модели искусственного интеллекта, обучающиеся на основе непрерывных потоков данных с датчиков в режиме реального времени, могут предсказывать оставшийся срок годности и оценивать состояние продукта с точностью более 90%. Благодаря этому, гибкие методы маркировки свежести позволяют корректировать срок годности в режиме реального времени, учитывая реальную температуру, которой подвергался продукт. Это помогает сократить количество выбрасываемых продуктов в магазинах на 20-30%.

Автоматизированные визуальные проверки

Платформы компьютерного зрения в сочетании с передовыми программами распознавания изображений или сверточными нейронными сетями (CNN) позволяют сортировать фрукты и овощи по степени свежести, не повреждая их, просто ища дефекты на внешней кожуре. Алгоритмы глубокого обучения анализируют видео с быстро движущихся сортировочных и оценочных машин, правильно обнаруживая дефекты с точностью более 95% на очень загруженной линии упаковки продуктов питания.

Академическая основа и инновации в контроле качества

• Изучение внутреннего состояния фруктов: Сочетая гиперспектральную съемку в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне (Vis-NIR) со сложными математическими формулами, используемыми для сужения диапазона обработки данных, заводы могут неразрушающим методом измерять процессы, происходящие внутри продуктов питания. Например, они могут проверять яблоки на наличие водянистой болезни и определять количество растворенных сахаров.
• Сканеры порчи продуктов с помощью смартфонов: благодаря сочетанию передового искусственного интеллекта для анализа изображений, называемого глубокими сверточными нейронными сетями (DCNN), с группами изменяющих цвет сканирующих кодов, реагирующих на различные химические вещества, люди могут использовать обычные мобильные телефоны для сканирования и измерения закономерностей распространения летучих газов с точностью до 99%.

Практическая реализация и оптимизация логистики

Интеграция интеллектуальной упаковки с автоматизацией заключительного этапа производственной линии.

Поддержание скорости и точности при упаковке сыпучих материалов.

Предприятия пищевой промышленности, работающие в сегменте B2B и упаковывающие большие объемы ингредиентов в мешки по 10–50 кг, сталкиваются с уникальной проблемой. Им необходимо беспрепятственно внедрять интеллектуальные метки и активные функции, не замедляя процесс упаковки и не вызывая остановку оборудования.

Для достижения этой цели промышленные упаковочные машины, оснащенные автоматизированными системами дозирования, должны с высокой точностью отмерять сельскохозяйственные зерна или химические добавки, чтобы каждый мешок был идеально однородным. Встроенные весы, тензодатчики и датчики динамического измерения силы интегрированы непосредственно в разливочные горловины, чтобы обеспечить точное дозирование. Это предотвращает переполнение мешков и гарантирует их плотное закрытие.

Закрепление и укладка готовой продукции

Современные станции запайки после заполнения должны быть достаточно гибкими, чтобы работать с различными материалами пакетов, такими как прочная крафт-бумага, переплетенный пластик и вкладыши из полиэтиленового композита. Они используют термосварку или прошивку для успешного удержания определенной воздушной смеси внутри пакета.

Далее, роботизированные или высокоуровневые системы укладки на поддоны укладывают эти тяжелые мешки в точно заданные схемы. Это предотвращает скольжение мешков и гарантирует, что беспроводные чипы отслеживания (RFID-метки) направлены наружу, чтобы их можно было легко сканировать считывателями. Наконец, машины для стретч-пленки и намотки покрывают всю стопку защитными слоями пластика, чтобы все оставалось устойчивым. Это защищает бумажные мешки и смарт-метки отслеживания от влаги окружающей среды во время транспортировки.

Академическая основа и инновации в производственных линиях

Исследования и практическое применение показывают, что высокоскоростные автоматизированные линии для фасовки порошка работают лучше всего при использовании двухпозиционных разливочных желобов для биг-бэгов, оснащенных надувными разливочными головками и встроенными вакуумными системами для удаления пыли из воздуха. Контроль за этой пылью имеет решающее значение. Если частицы муки или сахара, находящиеся в воздухе, распространятся, они покроют и повредят хрупкие машины, расположенные дальше по конвейерной ленте, которые наносят беспроводные чипы.

Заключение

Переход от простой пассивной упаковки продуктов питания к интеллектуальным системам, основанным на данных, является важным шагом вперед. Этот переход имеет решающее значение для сокращения количества выбрасываемых продуктов питания во всем мире, обеспечения строгого соблюдения компаниями государственных норм охраны здоровья и безопасности, а также для повышения доверия потребителей.

Компания Durzerd Packaging Machinery, являясь экспертом в производстве упаковочного оборудования, поможет вам повысить производительность и эффективность вашего предприятия. Мы предлагаем промышленные упаковочные машины, в том числе сертифицированные по стандарту CE. пакет с открытым ртом Наши системы, высокоскоростные роботизированные паллетизаторы для мешков и автоматизированные стретч-пленкообмотчики разработаны для идеальной работы с новейшими интеллектуальными технологиями упаковки. Интегрировав наше оборудование, вы сможете успешно подготовить свои крупномасштабные процессы обработки пищевых продуктов к вызовам и инновациям завтрашнего дня. Посетите наш сайт. https://www.durzerdmachine.com/product.html чтобы ознакомиться со всей их продукцией, обладающей интеллектуальными функциями.

Часто задаваемые вопросы

В: Чем активная упаковка отличается от пассивных барьеров?

А: В отличие от пассивных барьеров, этот тип упаковки фактически взаимодействует с пищевой матрицей или пустым воздушным пространством внутри упаковки, напрямую продлевая срок хранения продукта.

В: Как работают интеллектуальные системы упаковки или системы отслеживания?

А: Интеллектуальные системы отслеживания не изменяют внутреннюю среду упаковки, как это делает активная упаковка. Вместо этого они наблюдают, записывают и передают важную информацию всем участникам процесса доставки продуктов питания от фермы до магазина.

В: Каким образом платформы компьютерного зрения помогают в сортировке сельскохозяйственной продукции?

А: Платформы компьютерного зрения в сочетании с передовыми программами распознавания изображений или сверточными нейронными сетями (CNN) могут сортировать фрукты и овощи по свежести, не повреждая их, просто проверяя наличие дефектов на внешней кожуре.