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原材料存在差異是食品加工的顯著特征之一，尤其是以動物為基礎的產品，更是如此。這種差異造成的結果就是，牛肉、豬肉和家禽的加工工藝為自動化帶來了特別挑戰。 

傳統用來判斷自動化程度的標準是所能節省的勞動力：如果一臺機器取代人工所能節省的成本可以產生可接受的率，那么這筆投資就是可行的。但工傷的成本也需要加以考慮，正因如此，肉類和家禽加工對自動化的視角又有所不同。 

在牛肉分割室里，工人們拿著鋸條，盡可能把接近骨頭部分的肉剔干凈。當Steve Dunivan 開始在自己的工廠里嘗試自動化肋骨屠宰系統時，受到了操作工人的熱情響應。“幾乎每個人都有傷疤可以展示給你看。”他說。 

Dunivan 是德州Midwest Machine公司的所有者，曾在自動化肋骨切除這個難題上鉆研了四年。早年的機器根本無法提供工作所需要的精度。 大約在18 個月前，他開始與Hermary OptoElectronics 公司合作。這家公司主要提供三維視覺系統。 

Hermary 公司主營木材行業，業務發展總監Wes Henderson 解釋說。其“光掃描儀片”在多年的鋸木應用中被硬化。2013 年11 月，Dunivan 通過編寫代碼將立體視覺系統整合到鋸條上，開始在Cargill 的Schuyler 工廠進行試驗。自那時起，超過120 萬磅的脊髓被剔除。 

Hermary 的相機以三角方式測量物體，每秒掃描高達1,000 次。這比肋骨剔除系統所需要的次數多很多，可能會不必要地影響加工速度。因此Dunivan將頻率調整到每秒掃描200 次，這個頻率足以生成幾何形狀，引導兩根鋸條的運動，誤差在1/16 英寸以內。超過這個范圍的切割被認為是不理想的，如果每件成品產量損失1 盎司，工廠每年的損失將高達75 萬美元。 

Dunivan 較新設備的切割完好率為99%，之前版本在90％左右，而手工僅能做到70%。 

牛肉肋骨通過SL-1880E 3D 掃描儀進行模擬，掃描儀和自動鋸條的控制器相連。此外，目前測試的還有自動剔除牛脊髓的系統。 

Hermary 是羅克韋爾自動化的合作伙伴，Henderson 強調。Hermary 的設備簡化了數據通過以太網/ IP 下載到MES或ERP 項目的時間，使跟蹤和管理報告變得更便捷。 

一個操作員可以完成兩個人的工作聽起來對成本具有很大吸引力，但度和安全性才具有更大價值。 “切割是一項復雜又的工作，但同時又是一個粗活。”Dunivan 認為， “每天需要處理2,500 份，發生意外的可能性可想而知。” 

機器視覺同樣對Gainco 公司開發的禽肉系統起到關鍵作用。然而，工人的生產力是主要目標，并不是安全。 

在這種情況下，3D 成像成為了機器人切割雞胸肉系統的一項發展。機器人的軸運動永遠無法匹配人手的表現，但機器人的工作過程中可以有辦法計算骨架內剩余的肉量，確定產量損失。亞特蘭大的Georgia Tech 技術研究所研究工程師John Daley說。 

GTRI 將這項技術*給了Gainco，Gainco 隨后在2014 年亞特蘭大舉辦的生產與加工博覽會（IPPE）上展示了一臺原型設備。 

通過將骨架放置在半透明錐體上，Daley 發現通過錐體傳輸的LED 光波強度可以由近紅外傳感器讀取，以確定肉和骨頭的分別含量。基于五個不同位置上獲取的肉的克數，可以按照Yaeger Gore 標準化分數計算出產量損失，佐治亞州Gainco 公司銷售和市場營銷總監介紹說。 

家禽加工商定期進行刮片測試來評估操作人員的工作表現，這項測試通過手工完成，用勺形刀片需要至少5 分鐘。骨架上殘留的肉將在下游的MDM 過程中被回收，但回收后的價格遠不及之前在切割環節中獲取的白色雞胸肉。 

他將自己的快速產率分析器定義為是一種教學工具，為操作人員提供快速反饋，向超過目標損失水平的人員進行提示，并識別骨架上較容易殘留肉的部位。 

僅有少數加工商就原型設備進行了現場測試，并在今年1 月展會之前就表示值得推薦。很多海外觀眾根本不為所動，但半數本土家禽公司對進行試驗表示感興趣，Daley 說。這也表明了美國禽肉加工行業的高產和效率。