Beverage bottles on conveyor belt

Alimentos e Bebidas

Inspeção e triagem de frutos de casca dura

Identifique frutos de casca dura aceitáveis para colocação em chocolates

VisionPro Deep Learning consistent product quality of shelled walnuts using Green Classify High Definition Mode tool

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Os frutos de casca dura em uma correia transportadora precisam ser identificados, selecionados e colocados no topo dos chocolates com o lado correto voltado para cima por um robô de manipulação. Os frutos de casca dura comestíveis variam amplamente em forma, cor e textura e possuem extremidades altamente irregulares. São delicados e frequentemente terminam na transportadora partidos, o que os torna esteticamente inaceitáveis.

Se o robô colocar um fruto de casca dura na orientação incorreta ou colocar um fruto de casca dura danificado ou partido, o chocolate resultante será rejeitado. Se em falta, poderá resultar em clientes insatisfeitos e danos à marca.

As variedades de formas de condições aceitáveis e não aceitáveis de frutos de casca dura são tão amplas, que é impossível que os sistemas de visão convencionais as distingam de maneira confiável, levando a elevadas taxas de erro inaceitáveis.

O Cognex Deep Learning é ideal para problemas complexos de detecção de frutos de casca dura não danificados na orientação correta, selecionando-os, e colocando-os nos chocolates.

A ferramenta de classificação é treinada com um conjunto de imagens de frutos de casca dura aceitáveis e danificados. A ferramenta rapidamente classifica os frutos de casca dura nas categorias aceitável e não aceitável.

A ferramenta de localização de peça é treinada com um conjunto de imagens de frutos de casca dura aceitáveis na orientação correta e depois localiza-os quando se deslocam, independentemente da presença de outros frutos de casca dura.

Em conjunto, estas ferramentas asseguram que os frutos de casca dura aceitáveis sejam identificados e localizados de forma a que o braço de manipulação os coloque nos chocolates. Nem a inspeção manual nem outras formas de sistemas de visão jamais conseguem atingir a mesma velocidade e precisão nesta tarefa.

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