Newtec 的称重、分拣和包装解决方案为食品行业的客户提供可靠性和生产效率。 Newtec 专注于与全球客户建立长期信任,通过易于使用和耐用的称重、分拣和包装设备帮助企业优化生产,最大限度地减少赠品,并将产品转化为极具竞争力的最终产品。
更好地利用原材料
马铃薯中大量的天然品种意味着没有易于表达的参考标准进行比较。 这 产品展示 大小、形状和可能的缺陷可能会有很大差异,因此为马铃薯设计的光学分选机需要一套非常先进的抽象和概念,以有效捕捉正常马铃薯的本质。
此外,马铃薯的颜色可以包括白色、黄色、红色、紫色、棕色和多种颜色,而污垢和松散的皮肤会作为残留物留在机器内。 在如此多变和杂乱的环境中,马铃薯分拣机的计算机视觉系统的稳健性非常重要。
由于所需的工作人员数量,手工分拣马铃薯在经济上也很少可行。 手动分拣需要大量空间,通常需要严格控制气候。 此外,劳动力成本上升和劳动力短缺意味着填补马铃薯分拣等职位空缺变得越来越困难。
与此相比,“高质量的光学分拣机……几乎可以 24/7 全天候运行,几乎无需监督,同时始终优于人工手动分拣的典型准确性,”Newtec 工程软件开发人员 Daniel Bengtson 说.
光学分选的好处
用于土豆的 Newtec 光学分选机 Celox-P-UHD 使用获得专利的 Newtec 滚筒振动系统来实现完整的 360⁰ 扫描。 Bengtson 解释说:“产品在旋转时通过机器,在产品通过检测部分时将产品的完整表面呈现给相机。”
通过同时按质量、尺寸和形状进行分选,光学分选机可以保持一致的生产流率。 虽然产品中更多的缺陷会减慢人工分拣速度,或者让更多有缺陷的产品溜走,但合格的光学分拣机不会受到影响。 这意味着手动分拣不经济的产品批次在通过光学分级机分拣时仍然可以盈利。
Bengtson 补充说:“使包装厂能够从原本劣质的批次中挤出最后百分之几的优质产品,从而提高了食品生产的效率。”
经典的红绿蓝 (RGB) 传感器相机无法检测到内部缺陷,因此 Newtec 的光学分选机在对外观不寻常的特征或产品“怀疑”时采取更安全的行动。 Bengtson 评论说:“让一个坏产品溜走通常比错误地丢弃一个好产品在经济上更可行。”
然而,由于分拣要求可能因地点、产品批次和季节而异,操作员可以轻松调整 Newtec 机器以更改“怀疑受益”的阈值以及当前业务要求的其他设置。
人工智能如何帮助光学分选?
用于光学分选机的“分选算法”通常由物理标准和表面缺陷定义。 例如,Celox-P-UHD 对马铃薯使用的标准包括长度、直径、体积、圆度和不良形状。
此外,可以针对不同的缺陷和产品类型下载和安装新的“过滤器”。 Bengtson 说:“这样的过滤器已经存在,用于检测绿化、腐烂、黑点、灰色机械损伤、不同种类的皮屑、生长裂缝、皮肤变色 [和] 错误颜色。”
人工智能 (AI)、机器学习和高性能计算在光学分类中发挥着重要作用,因为来自相机的图像流必须实时处理。 虽然这涉及商业机密,但 Bengtson 提到:“我们不断做出进一步的发展,以利用人工智能、计算机视觉和机器学习的最新发展。”
通过减少食物浪费提高可持续性
通过对“劣质产品”进行更细致的质量分类,可以减少食物浪费,有效减少一定数量农作物的碳足迹。 此外,能够对具有高比例不良产品的产品批次进行分类意味着仍然可以使用其他不经济的产品批次。
Newtec 的光学分选机 Celox-P-UHD 还可以收集有关产品的数据以供日后分析。 这些数据可用于优化未来的收成,提高作物总产量,同时减少化肥和化学处理的使用。
Bengtson 总结道:“据我们所知,没有其他解决方案能够分别跟踪 Newtec Celox-P-UHD 或 Celox-C-UHD 处理的每一个马铃薯或胡萝卜。”
对原材料样本的分析可以让种植者调整影响质量的条件,例如种植密度和水。 优化的条件增加了满足制造商和连锁超市的口味、大小、外观、形状和品种需求的产量前景。
光学分级机还可以在较小且控制不那么严格的环境中高效工作,与手动分拣相比,减少了用于加热和照明的能量。
Newtec 已准备好应对与可持续发展相关的新兴发展,提供满足客户需求的高度模块化机器,并始终让运营商做出最终决定。
来源: https://www.potatonewstoday.com