Food Security

Anuga Foodtec: in fiera, Xnext con l’innovativo sistema di ispezione per la sicurezza alimentare

All’evento in programma dal 26 al 29 aprile a Colonia, l’italiana Xnext presenterà la sua tecnologia innovativa per la sicurezza alimentare: XSpectra è un sistema di ispezione di ultima generazione che, combinando fotonica, microelettronica nucleare e intelligenza artificiale, assicura il controllo in real time della produzione in linea, con livelli di qualità, efficienza e sicurezza senza precedenti, minimizzando o addirittura abbattendo il rischio di ritiro lotti dal mercato [...]
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Nonostante i numerosi progressi nella lavorazione degli alimenti e ai sempre più elevati standard di sicurezza implementati nelle catene, il tema legato alla Food Security continua a costituire una preoccupazione per la salute pubblica in tutto il mondo. Corpi estranei come plastica, insetti e altri materiali si ritrovano, purtroppo frequentemente. Di fronte a questo fenomeno, le autorità di contrasto stanno perdendo credibilità, le aziende coinvolte assistono a danni finanziari e reputazionali e i consumatori diffidano sempre più dei prodotti alimentari.

Garantire la sicurezza alimentare e la qualità dei prodotti con un uso consistente di tecnologie innovative è la mission di Xnext, azienda milanese deep tech fondata da Bruno Garavelli e Pietro Pozzi nel 2014 e specializzata nei sistemi di ispezione X-ray multi-energy per i controlli di qualità in tempo reale nei processi industriali. Quest’anno prenderà parte ad Anuga Foodtec, l’evento fieristico internazionale dedicato al mondo del FoodTech e del Beverage (in programma dal 26 al 29 aprile a Colonia) per presentare la sua tecnologia brevettata e proprietaria XSpectra.

“Partecipare ad Anuga FoodTec, dove si incontrano le più importanti aziende food a livello internazionale e vengono presentati le principali innovazioni tecnologiche nel comparto alimentare, è per noi una grande occasione per accelerare il nostro processo di espansione internazionale”, commenta Bruno Garavelli, CEO e Co-Founder di Xnext.

XSpectra: una soluzione ipertecnologica per una produzione a zero difetti e sprechi

Ci sono voluti 10 anni di ricerca e sviluppo e 15 milioni di euro di investimenti, affinché Xnext lanciasse sul mercato del foodtech XSpectra: un sistema avanzato di ispezione real time che, combinando tre livelli di innovazione tecnologica come la fotonica, la microelettronica nucleare e l’intelligenza artificiale, è in grado di analizzare in pochi millisecondi ogni prodotto direttamente sulla linea di produzione, decretandone la conformità o meno agli standard di qualità richiesti e individuando potenziali contaminanti oggi non altrimenti rilevabili, in particolare corpi estranei a bassa densità come plastica, ossa non calcificate, insetti, legno, mozziconi di sigaretta, fango, sassi, vetri e metalli.

Adottando questo sistema di ispezione multispettrale, le aziende possono effettuare un controllo di produzione in termini di qualità e sicurezza con livelli di efficienza e affidabilità senza precedenti e di conseguenza, ridurre gli sprechi abbattendo/minimizzando il rischio di ritiro di lotti dal mercato. Ogni macchina XSpectra installata su una linea di produzione, è in grado di ispezionare, ad esempio, 2 milioni di tortellini, 6 milioni di confezioni di biscotti, 36 milioni di formaggini, al mese.

“Fino a due anni fa – continua Garavelli – la nostra tecnologia era soltanto un prototipo, mentre oggi è una macchina completamente automatizzata che sta ricevendo un’ottima risposta da parte del mercato, con richieste di installazione che arrivano da tutto il mondo, in particolare da Francia, dove abbiamo aperto una sede, Stati Uniti, Asia e Medio Oriente. A dicembre 2021, a poco più di un anno dall’avvio della commercializzazione, sono già 16 le installazioni di XSpectra in impianti industriali effettuate da Xnext e per il 2022 abbiamo già acquisito ordini per altri 30 sistemi”.

Una nuova generazione di sistemi di ispezione a raggi X

Durante la manifestazione, Xnext presenterà 3 macchine XSpectra che mostreranno diverse applicazioni della tecnologia per analizzare prodotti sfusi come carni e verdure o prodotti confezionati come ad esempio biscotti, tortellini e sughi. Ogni sistema di ispezione è, infatti, altamente personalizzabile per soddisfare le esigenze di ogni tipologia di prodotto.

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Lato hardware, la macchina è progettata secondo le specifiche della linea di produzione di applicazione (larghezza del nastro, velocità ecc.) ed è applicabile sia all’ispezione del prodotto sfuso che confezionato. I sistemi sono modulari, possono quindi essere integrati con altre tecnologie come sistemi di controllo del peso e moduli d’ispezione nel visibile/infrarosso, per offrire un’unica soluzione di ispezione in linea combinata, sia della superficie interna che esterna di ogni prodotto.

I sistemi di ispezione XSpectra possono essere collocati in diversi punti della linea di produzione, a seconda delle esigenze specifiche e per offrire una copertura totale di tutte le possibili problematiche di contaminazione: all’ingresso per una prima ispezione delle materie prime, lungo la linea per ispezionare il prodotto sfuso, e a fine linea per verificare il prodotto confezionato.

Oltre al detector avanzato, XInspector è il software di ispezione basato su reti neurali (deep learning), che viene personalizzato per ogni specifico comparto alimentare e può essere aggiornato, una volta che la macchina è installata sulla linea, per ispezionare nuove combinazioni di prodotto/contaminante.

“Proprio per valorizzare al meglio la possibilità di personalizzazione, abbiamo realizzato, presso la nostra sede di Milano, un demo center in cui addestriamo le macchine prima di consegnarle ai committenti”, sottolinea Bruno Garavelli. All’interno del demo center, le macchine vengono fatte lavorare – in un nastro di ciclo continuo ad anello – nelle condizioni di carico effettivo della linea in cui saranno installate con i prodotti da ispezionare per accumulare un numero elevato di prodotti ispezionati sufficiente per l’addestramento del software. Il macchinario in questo modo impara a riconoscere il prodotto conforme o meno su un’elevata variabilità di prodotto attraverso l’utilizzo di reti neurali.

 

 

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