Детектор загрязнений картофеля на основе ИИ повышает прибыльность
Компания KPM Analytics (США) разработала систему обнаружения загрязнений и сортировки картофеля на основе искусственного интеллекта, которая решает проблемы переработки, стоящие перед индустрией F&B, такие как посторонние предметы и неточная оценка качества, снижающая прибыль.
Оборудование SiftAI Smart Table, продаваемое под брендом Smart Vision Works, «точно сортирует продукцию, используя сложную оценку синяков, гнили и зеленого цвета», отмечает компания.
По данным Картофельной ассоциации Америки, поврежденный картофель приносит переработчикам убытки, включая стоимость дополнительного труда, необходимого для сортировки непригодного урожая и обрезки пригодного к употреблению. Они также должны восполнить потери полезного материала при обрезке и сортировке.
По некоторым оценкам, до 20% картофеля обычно направляется не по назначению, что снижает рентабельность, поэтому более точная система сортировки позволяет направлять меньше продукции на менее выгодные цели, а продукция более высокого качества может стоить дороже.
Система включает в себя камеры, программное обеспечение для искусственного интеллекта, конвейер и автоматические механизмы выброса с двойным сбросом (один для посторонних материалов, другой для отбракованного картофеля), чтобы гарантировать, что только качественный картофель попадет на последующие этапы обработки.
Для обнаружения загрязнений и обеспечения безопасности продуктов питания предприятия пищевой промышленности обычно полагаются на такие методы, как рентгеновский контроль, металлодетекция, системы визуального контроля и человеческие инспекторы. Однако эти методы сопряжены с определенными трудностями, которые призвана преодолеть система KPM Analytics.
«Умный стол» SiftAI обучен искусственному интеллекту для автоматического обнаружения и удаления посторонних предметов и сортировки продуктов за один проход. В отличие от конкурирующих систем визуального контроля, новая система использует «усовершенствованный искусственный интеллект, который является более точным, позволяя компаниям проверять продукты и удалять посторонние материалы с большей производительностью, чем когда-либо прежде».
По словам представителей компании, ИИ, используемый в оборудовании, был разработан с использованием опыта ученых в области ИИ и десятилетнего опыта работы в сфере сортировки продуктов питания. «В отличие от конкурентов, использующих оптические сканеры, система получает полное цифровое изображение и пропускает его через нейронную сеть. Пользователи получают подробные данные для анализа», — отмечают разработчики.
Компания утверждает, что ее бета-клиенты получили более высокую прибыль от продукции, меньшее количество пропущенных загрязнений и снижение трудозатрат.