一种全面的鸡胸肉去骨方法

通过将这些工序连接起来，工厂能够更好地控制去骨生产线中所有操作的一致性和效率。每块鱼片都以可预测的方式进行加工，人工操作更少，最终实现最高的产品质量和出肉率。信息在整个过程中始终与产品相伴，使下游决策更加轻松、可靠。

在实际操作中，这种整体化方法简化了每日操作。操作员清楚接下来会发生什么，机器能自动调节以适应产品差异，质量检查也已融入生产流程，而非事后追加。最终形成了一条流畅的生产线：从鸡胸肉去皮开始，到经过全面检验、品质上乘的无骨产品完成。

量身定制的去骨服务

这一整体流程早在剔骨之前就已开始，首先使用的是ACM-NT鸡胸肉切块机。切割完成后，鸡胸肉块通过滑槽释放，其位置经过精心设计，便于后续生产线上符合人体工程学的操作。当鸡胸肉块到达ATHENA系统时，所有鸡胸肉块均已朝同一方向排列，使操作员装载时既简单又舒适。 操作人员只需将鸡胸肉块滑入装载单元，从而减轻体力负担。随后，产品会自动固定在托架上。

在ATHENA系统中，去骨过程完全自动化，并能适应不同鸡群的差异。用户可通过触摸屏轻松选择针对不同鸡群或品种的工艺配方，从而自动调节模块设置。 ATHENA入口处的测量装置可确保后续模块根据每块鸡胸肉盖的具体规格进行处理。这形成了一套量身定制的剔骨流程，无论操作员的技术水平如何，都能提供稳定的出肉率、始终如一的高性能以及可重复的结果。

数据驱动的

除了切割功能外，ATHENA 在数据管理方面也发挥着核心作用。产品和工艺数据通过安全的机器到机器通信进行采集，并传输至下游设备。每块鱼肉都附有其来源、加工设置和目的地等信息，从而支持整个剔骨生产线采用整体化管理方式。

AI评分

尽管经过ATHENA工序后，剔骨过程看似已经完成，但检查和修整仍是保障产品质量的关键步骤。产品从ATHENA输出时呈单件流状态，这非常适合由OQULA系统进行目视检查。

OQULA利用人工智能辅助的视觉技术，对每块鱼排的两面进行检查，以发现肉眼可见的缺陷。通过深度学习，OQULA视觉系统已利用一个包含存储、分类和标注缺陷的综合数据库进行了训练。这使得系统能够准确评估任何它从未遇到过的新鱼排。 OQULA 的缺陷检测能力可媲美甚至超越人工检验员或修整工，能够识别瘀伤、血斑、脂肪、绿肌病、对半切分错误以及可见的骨头或软骨等问题。

根据此次检验结果，鱼排被分为A级和B级。借助SystemFlex分拣机，A级鱼排无需进一步处理，直接进入下一道工序；而B级鱼排则被分拣至修边工序。 

符合人体工程学的修剪

无骨产品的修整工作仍然需要人工完成。即使采用了人工智能辅助的视觉检测技术，要将产品从B级提升至A级，仍需操作员使用刀具手工去除瑕疵。为支持这一流程，JBT Marel提供了一系列修整工作站，其设计将操作员的工作效率和人体工学作为首要考量。 其中一项解决方案便是 CheckLine。该系统根据实时需求和每位操作员的个人能力，将进料的鱼片公平且高效地分配给各操作员。

CheckLine 通过翻转装置将鱼片自动输送至各工作站。因此，操作员无需再伸手取产品，这有助于减轻体力负担。由于 CheckLine 安装在 OQULA 系统之后，因此到达该工作站的每块鱼片都已知存在缺陷，需要进行修整。

最终检查

修整后的鱼片会被升级为A级品质，并重新进入主生产线，从而使所有鱼片再次汇集在一起，接受在SensorX中进行的最终内部检查——该设备利用X射线技术检测隐藏的鱼骨或硬质颗粒。 配备了全新Xpress图像处理算法的SensorX，不仅能够以最高速度运行，同时还能保持其标杆级的精度，并将误报率降至最低。

当SensorX检测到隐藏的骨头或异物时，需要进行手动修整，且鱼片必须重新进入生产流程。OneFlow智能系统可高效处理此情况，它能将产品重新放置到传送带上，且不会造成重叠。 操作员只需将修整后的鱼片放入切割区旁边的“落料盘”中。该缓冲托盘会等待传送带上出现空位，随后以长边在前的方式释放鱼片，使其就绪，可直接进行包装。

扩大福利范围

完成这一步后，鸡胸肉去骨的整体化处理流程便告完成，接下来即可进入包装环节。收集到的质量、尺寸和重量数据还可用于支持后续的分切和包装解决方案，例如 I-Cut 122 和 RoboBatcher，从而进一步拓展整体化处理方案的优势。