Beverage bottles on conveyor belt

Alimentos y bebidas

Inspección de granos de café

Clasificar los granos de café para asegurar que se utilicen las variedades adecuadas en las mezclas

Sistema de visión clasificando granos de café en banda transportadora

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Los tostadores y distribuidores de café suelen mezclar diferentes variedades de granos de café para crear un perfil de sabor específico y consistente. Estas mezclas se formulan a partir de hasta cinco variedades específicas de granos diferentes, y los vendedores compiten creando mezclas nuevas y distintas.

Los lotes de granos llegan de diferentes vendedores y es necesario confirmar su identidad antes de inventariarlos. Incluir el tipo de grano equivocado puede cambiar el perfil de sabor del producto final y provocar la insatisfacción del consumidor. Cada lote entrante o en camino para ser mezclado también debe ser revisado para detectar contaminantes físicos como materia vegetal, piedritas y otros materiales.

Los granos de café de una misma variedad pueden diferir significativamente en cuanto a su aspecto, mientras que las diferencias generales entre las variedades pueden depender de muchos parámetros diferentes, como el tamaño, la forma, la textura de la superficie y el color. La visión artificial convencional tiene problemas para aceptar la variación dentro de un tipo de grano al mismo tiempo que toma decisiones claras entre los tipos y, por lo tanto, no puede resolver con precisión las aplicaciones de inspección visual del grano de café.

El aprendizaje profundo de Cognex es ideal para la clasificación de granos de café porque puede discernir fácil y rápidamente entre los diferentes colores, tamaños y texturas de los granos. Se entrena en conjuntos de imágenes de cada tipo de grano que llegará al inventario. La herramienta de clasificación distingue entre tipos al tiempo que acepta la variación natural dentro de cada tipo, incluso cuando los diferentes tipos son visualmente similares. La herramienta de detección de defectos observa cualquier impureza física antes de que un lote de granos pase a la mezcla.

Si se introduce un nuevo tipo de grano para crear nuevas mezclas, basta con un breve entrenamiento sobre un conjunto de imágenes de esa variedad para que se identifique y clasifique correctamente, sin necesidad de programación.

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