應用領域 | 食品,化工,電子,交通 |
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提高食品和飲料生產的可行性
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更新時間:2019-09-07 10:29:50瀏覽次數:311
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應用程序解決方案
憑借在歐洲超過30年的經驗,STEMMER IMAGING已經開展了數百種食品和飲料應用。以下是STEMMER IMAGING在食品和飲料行業的一些領域:
機器人收獲新鮮農產品
2016年5月
視覺技術專家STEMMER IMAGING一直與許多新鮮農產品種植者密切合作,開發項目旨在實現農產品收割的自動化。通過結合和調整現有的機器人和2D和3D視覺技術,目標是使收獲過程更有效并減少浪費。
超市是許多農產品種植者的關鍵。他們不僅會密切他們將接受的蔬菜的大小,形狀和外觀,他們通常會提前一年或更長時間他們在一周內想要的產品數量。這給種植者帶來了重大的后勤問題,因為他們必須根據這些未來的需求來規劃作物,但卻無法控制天氣等環境條件。
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一個基于視覺的收集系統可設置多達收獲符合超市標準作物的只是一部分,節省了后續的排序,但同樣重要的是能夠產生在未收割作物的大小和形狀的數據,使種植者可以將其與短期天氣預報結合起來,看看未來幾周剩余作物是否有可能充分成熟以滿足標準,從而減少浪費。
Mark Williamson **,STEMMER IMAGING公司市場開發總監
STEMMER IMAGING
公司市場開發總監 Mark Williamson
STEMMER IMAGING公司市場開發總監馬克·威廉姆森解釋說:“超市吸引了很多批評他們只出售”*成型“水果和蔬菜的政策。如果由于不符合標準而必須丟棄大部分收獲,這可能導致高水平的食物浪費。這會給已經受到利潤限制的種植者帶來進一步的財務壓力,但這些是種植者必須接受的條件。
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原則上,視覺是這種應用的理想工具,因為它用于測量工廠環境中各種產品的尺寸,形狀,顏色等。然而,在各種天氣條件下在某種機器人車輛上操作視覺系統與工廠*不同。它引發了許多挑戰,因為無論是晴天,陰天,下雨,甚至是夜晚,系統都需要能夠以相同的效率運行。“
要克服的另一個主要挑戰是水果和蔬菜是有機產品,即使在符合所需形狀和尺寸規格的產品中也會有許多自然變化。視覺系統需要能夠將其考慮在內,STEMMER IMAGING一直在使用其CVB Manto軟件。CVB Manto是一種多功能的高級模式識別工具,它使用了人工智能領域研究中出現的神經技術。它使用來自多個圖像平面的所有圖像信息,并可應用于單色,彩色和3D圖像。它會自動識別關鍵功能 這有助于識別對象的類。
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本質上,系統學習使用新型多尺度預處理濾波器從一組訓練圖像中識別感興趣的圖案,其允許識別有機形式和紋理。然后,它為其接收的每個檢查圖像進行分類選擇,并計算分類的置信因子。至關重要的是,CVB Manto能夠使用任意數量的訓練圖像,因此能夠以傳統模式識別工具無法實現的精度對物體進行分類,同時提供了允許自然變化的靈活性。對于某些應用,激光掃描3D傳感器,如LMI Gocator用于測量,相關的單色2D圖像允許在表面變色上做出額外的決定。
威廉姆森總結道:“雖然這些有趣的項目利用現有技術,但顯然沒有”開箱即用“的解決方案。我們應用了廣泛的成像專業知識,以適應不同種植者的個性化需求。其中許多項目已完成可行性研究,并正在進行現場測試(非常簡單?。?。
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了解為您的客戶提供*面包所需的一切 - 面包店的大小和形式無關緊要,這要歸功于Niverplast提供的簡單靈活的軟件。由于STEMMER IMAGING提供高質量的機器視覺組件,因此可以保證*檢查。
排序和評分
通過去除污染物大限度地提高豆類和大米等散裝產品的質量,同時對馬鈴薯,水果和肉類進行分級,確保優惠的價格。
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采摘和包裝
與機器人技術相結合的Vision可以實現*的包裝,即使多個產品以任何方向混合,也可確保切割始終位于頂部。
分份
通過使用3D視覺技術減少消費,在切片或分割培根,火腿,奶酪和香腸等產品時提供實時機器反饋。
標簽驗證
隨著超市對不正確的標簽或印刷產品發出罰款,終端包裝和標簽驗證可以獲得快速的投資回報。
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