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Garantía de fiabilidad en la producción de comida preparada

El sensor de sección de luz detecta envases de bajo contraste

Aplicación

A menudo, se utilizan bandejas de plástico divididas en varios compartimentos cuando se producen platos preparados en la industria alimentaria. El correcto llenado de estos compartimientos es esencial para los platos que consisten en varios componentes diferenciados, como carne, pasta o verduras. Para asegurarse de que los componentes se llenen en el compartimento correcto, es necesario comprobar con antelación que las bandejas estén bien colocadas. En las soluciones convencionales, esta tarea se realiza mediante sensores de visión tan costosos como complejos. Sin embargo, para que un sensor de visión estándar detecte de forma fiable objetos de bajo contraste, como bandejas de plástico blancas, uniformes y con superficie lisa, se necesita iluminación externa adicional, así como un conocimiento avanzado para su configuración.


Objetivo

Llenar los compartimentos individuales de la bandeja de plástico y separar cuidadosamente los diferentes componentes de la comida es un requisito previo esencial para la aceptación por parte del cliente y para el correcto sellado del envase. En caso de defecto, el producto no podrá venderse y la comida deberá desecharse. El control de la correcta posición de las bandejas de plástico requiere una solución fiable, rápida y fácil de instalar que posibilite un proceso de llenado rápido y eficaz.


Solución

El SmartRunner Matcher de Pepperl+Fuchs ofrece la solución ideal para controlar la posición de las bandejas de plástico. Esta solución consta de un sensor de sección de luz con un haz láser de alta precisión específicamente diseñados para comparar perfiles de altura. El sensor se instala en la cinta transportadora y detecta el perfil de cada bandeja de plástico sin necesidad de iluminación externa adicional. Si el perfil detectado coincide o no con el perfil de referencia almacenado, la salida de conmutación del dispositivo envía una señal de "correcto" o "incorrecto", respectivamente. Si la altura no coincide con el perfil de referencia, significa que la bandeja de plástico no se ha colocado correctamente, falta o está dañada, y debe ser retirada inmediatamente para permitir que el proceso de llenado continúe sin interrupciones. Con capacidad para almacenar hasta 32 perfiles de referencia, el SmartRunner Matcher Extended está indicado para plantas que procesan una gran variedad de productos diferentes.



Si el perfil de referencia y el perfil controlado no son idénticos, el SmartRunner Matcher envía una señal de "incorrecto".

Ventajas

Las ventajas de la tecnología de sección de luz son evidentes en la aplicación. Las bandejas blancas lisas tienen poco contraste, sin embargo, el SmartRunner Matcher siempre ofrece resultados fiables e inequívocos. La solución no depende en modo alguno de contraste, sino que detecta el perfil de altura del objetivo. El perfil de altura puede ser introducido al instante con solo pulsar un botón; el SmartRunner Matcher está listo para su uso. Los sensores de visión 2D, por su parte, requieren una configuración compleja e iluminación externa. La verificación continua de la correcta posición de las bandejas de plástico asegura la fiabilidad del proceso de llenado. Cuando se utiliza para procesos de envasado en la industria alimentaria, el SmartRunner Matcher evita desperdicios de producción e inactividad de planta, al tiempo que proporciona un funcionamiento fluido y eficiente.


Resumen de las ventajas del SmartRunner Matcher

  • Una solución lista para usar, optimizada para la comparación de perfiles  
  • El sensor convierte complejos datos en simples señales de conmutación comprensibles para cualquier panel de control 
  • La tecnología de sección de luz proporciona resultados fiables en todo momento, independientemente de la calidad de la superficie, los colores y el contraste 
  • Una solución sencilla y económica que no requiere iluminación externa adicional 
  • Rápida parametrización y puesta en marcha mediante códigos de control de aprendizaje y Data Matrix

 


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