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Lebensmittel und Getränke

Prüfung und Sortierung von geschälten Nüssen

Identifizierung zulässiger Nüsse zum Platzieren auf Pralinen

VisionPro Deep Learning ensure consistent product quality for shelled walnuts using the Green Classify High Definition Mode tool.

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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, wodurch sie ästhetisch nicht annehmbar sind.

Platziert der Roboter eine Nuss mit der falschen Ausrichtung oder platziert er eine beschädigte oder zerbrochene Nuss, muss die jeweilige Praline aussortiert werden. Wird sie übersehen, kann dies 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.

Cognex Deep Learning eignet 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 Beschickungsarm auf den Pralinen platziert werden können. Dieselbe Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Erfüllung dieser Aufgabe kann durch manuelle Prüfung oder andere Formen der industrielle Bildverarbeitung nicht annähernd erreicht werden.

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