主题：【分享】食品包装检测仪器技术的发展趋势

异物检测

　　异物检测是食品饮料包装过程中不可缺少的一环。完全自动化与高可靠性是异物检测技术的典型特征。

　　InspX推出一种新型ScanTrac200X光检测系统，用于检测产品包装有无异物进入、包装完整性和确认内容物。ScanTrac200X在确保检测精度和降低成本的同时，可以提供相当快的检测速度。对于食品、饮料、医药包装工业，其检测速度可以达到每分钟700英尺，约检测2200件，可以检查金属、玻璃碎片、石块、骨头、橡胶或其他夹杂于各种纸盒、罐头、塑料、玻璃包装内的异物，还可以实现空包装或未装满产品、已损坏容器的检测。与此同时，ScanTrac200X还可提供实时分析检测，并自动从生产线中剔除不合格产品。ScanTrac200X检测系统可以有效检测包装内的多种异物。

　　该机配备有低能量X光系统及高级图像处理软件，可以检测极小的污物。其独特设计还可有效降低系统安装成本。独有的图像处理系统不需要其他X光系统所必需的定时皮带。紧凑的测试系统可以容易地宏装在皮带上方，减少工厂改造成本。这种经济型高性能包装检测设备可满足各种不同规模工厂的需要。

　　根据不同包装产品的需要，X光强度只需要通过程序设置进行调节，几秒钟即可搞定。整个系统具有诊断设置、自动标识功能，可以逐步设置菜单，并可实现远程监控。无经验的操作者经过简单培训即可实现正常检测。

　　针对不同包装设计专门的检测系统也是发展的趋势之一。例如，Krones公司针对啤酒包装推出Ro to Check系统，用于玻璃碴的检测。

　　Krones最新推出的Ro to Check是一套旋转式整瓶检测系统，可以检测出长度小至0.5mm的玻璃碎片，并把问题瓶直接剔除。Ro to Check专为每小时灌装40,000到72,000瓶的生产线设计。

　　Krones的首套Ro to Check系统已于2004年在一家啤酒厂投入使用，生产线速度为60,000瓶／小时。从2004年年初就以60,000瓶／小时的产能不间断地运行着。该机在啤酒厂中要检测出褐色、厚壁的回收瓶所灌装的一种不透明啤酒是否有玻璃碴，部分瓶子还有很深的磨痕。结果完全达标：0.5毫米玻璃碴的辨认率为90%，错误剔除率小于0.05%；对于完全透明的瓶体，检测可靠性更高。

　　测漏技术

　　为了避免生产过程中产生空包、包装不满或包装泄漏，通常需要进行包装完整性检测。

　　Inter Tech开发公司(IDC)推出两条测漏生产线，配备有自动标识与系统确认功能，主要用于液体<B style='color:black;background-color:#ffff66'>食品包装检测</B>。作为首家提供具有该功能的测漏设备供应商，IDC新型的M1075CALVAL-03和-04型在整个生产过程中不再需要手动检查、调零与扫描或手动调校测试参数，完全由仪器自动完成。两种新型仪器既可以按客户需要进行测试，也可以根据编程自动运行。


　　该机配备的固态CAL-VAL技术可以减少气动系统通常可能发生的气动阀或其他运动部件的磨损、易产生气隙等问题，提高系统可靠性。CALVAL的另一个优点是在大批量应用时能保持与样件测试时-样稳定的测试条件。

　　M-1075CALVAL-03配备了IDC具有专利的mass-flow传感技术，主要用于上游测试，范围为0.10--4.00sccm(标准升／分钟)。而CALVAL-04主要用于小泄漏量的下游测试，测试范围为0.01~0.25sccm。两种模型均具有温度补偿功能。测试压力的范围为0-5bar，并可提供0.05%FSD的变送重复性与精度。CALVAL系统可以保证大批量检漏与少量测试时良好的-致性。在装置前面板上有一个真空荧光显示器用于报告测试参数、动态显示测试结果以及最终的接受/剔除状态。状态用不同标识自动显示，而不需要操作人员进行判断。

　　自适应检测

　　为了满足未来的市场需求，GFSrl开发了一款基于神经元控制技术的检测系统用于包装过程检测。

　　这一基于神经元网络软件的检测系统可以适应不同形状、不同操作参数、不同工作条件的检测需要，充分提高控制系统的灵敏度并减少差错率。神经元网络是由最基本的数字化单元(神经元)组成的分布式处理系统，系统具有自学习、自适应、自存储、自诊断功能。通过自学习与自适应具有从外部获取"知识"的能力，"知识"存储为网络参数。通过对相关参数、形状的识别、诊断，实现系统检测，可明显减少差错率，并具有极好的设备敏感度。而检测仪器的设置非常简单。如今，这一创新的检测系统已应用于该公司的Lynx及A&V系统。

　　材料测试

　　纸和塑料是包装工业最重要的两种包装材料，两者的总和大约占到包装市场98%的份额。食品包装作为包装工业最重要的组成部分之一，也是纸包装和塑料包装最主要的应用领域。采用合格的纸张或包装物是确保食品包装安全性的重要因素。因此不同厂家针对包装材料测试也推出了新型的测试设备。

　　传统测试纸张爆破强度的方法是滚压法，常常需要花费实验室人员大量时间。为了简便测试过程，Lorentzen & Wettre(L&W)公司推出一种配备有自动喂条机构的强度测试方法。

　　适应多种纸质的强度测试设备进纸完全自动化

　　对于纸张、纸板、瓦楞纸板的爆破强度测试已有标准的测试方法。L&W强度测试仪不仅能够测试爆破强度，还可以测试爆破能量吸收率(BEA)以及薄膜补偿爆破强度。

　　采用这一自动喂条结构，操作人员要做的只是把纸样放在操作台上，降低喂料装置，然后按下启动按钮即可。夹紧脚下降，从而完成爆破测试。然后样品被松开运行到下一测试位置。其几次测试的结果只需要很少的操作，测试结果更可靠。


      测试结果显示在一个易读取的显示器上。单次测试的结果与统计信息可在打印机上输出，结果也可以拷贝到PC机上。

　　作为纸张测试实验室完全自动化与理想化的测试手段，L&W还推出一种Autoline300测试设备，该设备可以完成几乎所有种类的测试、报告准备、数据存档，只需要极少的操作介入。

    该机配备的固态CAL-VAL技术可以减少气动系统通常可能发生的气动阀或其他运动部件的磨损、易产生气隙等问题，提高系统可靠性。CALVAL的另一个优点是在大批量应用时能保持与样件测试时-样稳定的测试条件。

　　M-1075CALVAL-03配备了IDC具有专利的mass-flow传感技术，主要用于上游测试，范围为0.10--4.00sccm(标准升／分钟)。而CALVAL-04主要用于小泄漏量的下游测试，测试范围为0.01~0.25sccm。两种模型均具有温度补偿功能。测试压力的范围为0-5bar，并可提供0.05%FSD的变送重复性与精度。CALVAL系统可以保证大批量检漏与少量测试时良好的-致性。在装置前面板上有一个真空荧光显示器用于报告测试参数、动态显示测试结果以及最终的接受/剔除状态。状态用不同标识自动显示，而不需要操作人员进行判断。

　　自适应检测

　　为了满足未来的市场需求，GFSrl开发了一款基于神经元控制技术的检测系统用于包装过程检测。

　　这一基于神经元网络软件的检测系统可以适应不同形状、不同操作参数、不同工作条件的检测需要，充分提高控制系统的灵敏度并减少差错率。神经元网络是由最基本的数字化单元(神经元)组成的分布式处理系统，系统具有自学习、自适应、自存储、自诊断功能。通过自学习与自适应具有从外部获取"知识"的能力，"知识"存储为网络参数。通过对相关参数、形状的识别、诊断，实现系统检测，可明显减少差错率，并具有极好的设备敏感度。而检测仪器的设置非常简单。如今，这一创新的检测系统已应用于该公司的Lynx及A&V系统。

　　材料测试

　　纸和塑料是包装工业最重要的两种包装材料，两者的总和大约占到包装市场98%的份额。食品包装作为包装工业最重要的组成部分之一，也是纸包装和塑料包装最主要的应用领域。采用合格的纸张或包装物是确保食品包装安全性的重要因素。因此不同厂家针对包装材料测试也推出了新型的测试设备。

　　传统测试纸张爆破强度的方法是滚压法，常常需要花费实验室人员大量时间。为了简便测试过程，Lorentzen & Wettre(L&W)公司推出一种配备有自动喂条机构的强度测试方法。

　　适应多种纸质的强度测试设备进纸完全自动化

　　对于纸张、纸板、瓦楞纸板的爆破强度测试已有标准的测试方法。L&W强度测试仪不仅能够测试爆破强度，还可以测试爆破能量吸收率(BEA)以及薄膜补偿爆破强度。

　　采用这一自动喂条结构，操作人员要做的只是把纸样放在操作台上，降低喂料装置，然后按下启动按钮即可。夹紧脚下降，从而完成爆破测试。然后样品被松开运行到下一测试位置。其几次测试的结果只需要很少的操作，测试结果更可靠。