Prüfung und Sortierung von geschälten Nüssen

Identifizierung zulässiger Nüsse zum Platzieren auf Pralinen

VisionPro Deep Learning für gleichbleibende Produktqualität bei geschälten Walnüssen mithilfe des Green-Classify-Tools im hochauflösenden Modus

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Geschälte Nüsse auf einem Förderband müssen von einem Pick-and-Place-Roboter identifiziert, aufgenommen und mit der richtigen Seite nach oben auf Pralinen platziert werden. Form, Farbe und Textur von essbaren Nüssen können stark variieren und haben sehr unregelmäßige Grenzen. Sie sind empfindlich und gelangen oft zerbrochen auf das Förderband, was sie aus ästhetischen Gründen unzulässig macht.

Platziert der Roboter eine Nuss mit der falschen Ausrichtung oder platziert er eine beschädigte oder zerbrochene Nuss, muss die jeweilige Praline aussortiert werden. Wird dies übersehen, kann es zu unzufriedener Kundschaft und Schäden für die Marke führen.

Die Bandbreite möglicher zulässiger Formen und nicht zulässiger Zustände der Nüsse ist so groß, dass es für herkömmliche industrielle Bildverarbeitung unmöglich ist, diese zuverlässig zu unterscheiden, was zu nicht annehmbaren hohen Fehlerraten führt.

Die KI-basierten Lösungen von Cognex eignen sich perfekt für das komplexe Problem, unbeschädigte Nüsse mit der richtigen Ausrichtung zu finden, diese auszuwählen und auf Pralinen zu platzieren.

Das Klassifizierungstool wird anhand eines Bildsatzes zulässiger und beschädigter Nüsse trainiert. Das Tool unterteilt die Nüsse in die Kategorien zulässig und nicht zulässig.

Das Teilelokalisierungstool wird anhand eines Bildsatzes zulässiger Nüsse mit der richtigen Ausrichtung trainiert. Anschließend lokalisiert es diese, während sie sich an ihm vorbeibewegen, unabhängig davon, wie viele andere Nussstücke noch vorhanden sind.

Diese Tools sorgen gemeinsam dafür, dass zulässige Nüsse identifiziert und lokalisiert werden, damit sie vom Pick-and-Place-Roboterarm auf den Pralinen platziert werden können. Eine manuelle Prüfung oder andere Formen der industriellen Bildverarbeitung können die so erzielten Geschwindigkeiten und Genauigkeiten dieser Aufgabe nicht annähernd erreichen.

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