Aluminium in augurken, draad in pasta, stenen in rode kool, metaal in metaal en glas in glas: gevaarlijke vreemde voorwerpen zoals deze worden het best gedetecteerd met gepulseerde röntgentechnologie, die HEUFT meer dan 20 jaar geleden lanceerde en sindsdien voortdurend heeft ontwikkeld. Het feit dat het volledige detectiezekerheid bereikt met minimale straling is ook te danken aan de eigen hardware en software van het bedrijf voor real-time verwerking van de röntgenbeelden. Het maakt al lange tijd gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om een grote verscheidenheid aan objecten te detecteren en slim te evalueren.
Om de betrouwbaarheid van de detectie van vreemde voorwerpen verder te verhogen en tegelijkertijd het percentage ten onrechte afgekeurde, niet-verontreinigde voedingsmiddelen en verpakkingsmaterialen verder te verlagen, wordt nu standaard een diepere AI-discipline gebruikt in röntgensystemen uit de HEUFT eXaminer II-serie – namelijk deep learning: HEUFT reflexx A.I. combineert beproefde beeldverwerkingsmethoden met een meerlagig neuraal netwerk dat zelfstandig abstracte patronen op een zinvolle manier kan verwerken. Hierdoor kan er veel meer bereikt worden, vooral bij het analyseren van röntgenbeelden.
Dat geldt vooral voor losse en ongeorganiseerde verpakte producten zoals augurken, pasta of rode kool. HEUFT reflexx A.I.is nu in staat om zelfs de kleinste vreemde voorwerpen met een hoge dichtheid betrouwbaar te detecteren in voedingsmiddelen waarbij dit voorheen volledig onmogelijk was – namelijk in producten die zeer inhomogeen lijken in het röntgenbeeld, met verschillende absorberende structuren en holtes tussen de afzonderlijke componenten.
Het nieuwe deep learning-algoritmeonderscheidt aluminiumfragmenten in augurken daarom net zo slim van onschuldige afwijkingen zoals ringvormige draadjes in ringvormige noedels of het steentje in een pot rode kool. Producten die echt besmet zijn, worden gewoon duidelijker gedetecteerd.
