Agroalimentaire

Inspection des grains de café

Classez les grains de café pour vous assurer que les bonnes variétés sont utilisées dans les mélanges

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Les torréfacteurs et les distributeurs de café mélangent souvent différentes variétés de grains de café pour créer un profil aromatique spécifique et harmonieux. Ces mélanges sont formulés avec pas moins de cinq variétés spécifiques de grains et les vendeurs se font concurrence en créant des mélanges nouveaux et originaux.

Les lots de grains proviennent de différents vendeurs et leur identité doit être confirmée avant qu’ils ne soient inventoriés. Inclure le mauvais type de grain peut modifier le profil aromatique du produit final et provoquer le mécontentement des clients. Chaque lot entrant ou sur le point d’être ajouté au mélange doit également être vérifié pour détecter les contaminants physiques, comme les matières végétales, les cailloux et d’autres matériaux.

Les grains de café au sein d’une même variété peuvent présenter des différences d’aspect notables, tandis que les différences globales entre les variétés peuvent dépendre de nombreux paramètres différents, notamment la taille, la forme, la texture de surface et la couleur. La vision industrielle classique a du mal à accepter la variation au sein d’un type de grain tout en choisissant clairement entre les types, et ne peut donc pas répondre précisément aux besoins des applications d’inspection visuelle des grains de café.

Cognex Deep Learning est idéal pour le tri des grains de café, car il parvient à différencier rapidement et facilement les différentes couleurs, tailles et textures des grains. Il s’entraîne sur des ensembles d’images de chaque type de grain qui entrera dans le stock. L’outil de classification différencie les types de grains tout en acceptant la variation naturelle au sein de chaque type, y compris lorsque différents types sont semblables visuellement. L’outil de détection des défauts remarque toutes les impuretés avant qu’un lot de grains ne soit ajouté au mélange.

Si un nouveau type de grain est introduit pour créer de nouveaux mélanges, un apprentissage rapide sur un ensemble d’images de cette variété suffit pour qu’elle soit ensuite correctement identifiée et triée, sans aucune programmation.

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