Un focus sur la puissance d'Ultravision

TCe tout nouveau système de caméra permet d'obtenir de meilleures performances en matière de séparation des différentes classes de qualité, tout en réduisant les coûts de main-d'œuvre, en optimisant la production et en améliorant la productivité générale.

L'étude de cas récemment publiée par Aweta sur le tri et le classement de la qualité externe des fruits à noyau montre la puissance de leur dernier système de caméra : Ultravision. Ce tout nouveau système de caméra est en mesure d'atteindre une plus grande performance sur la séparation des différentes classes de qualité, tout en réduisant les coûts de main-d'œuvre, en optimisant la production et en améliorant la productivité générale. Le nouveau système de caméra qui crée une représentation 3D complète d'un produit à l'intérieur de la machine en mettant en oeuvre l'imagerie hyperspectrale utilise l'intelligence artificielle, l'apprentissage profond et des bibliothèques d'échantillons de produits.

"Notre caméra Ultravision utilise l'imagerie hyperspectrale. Nous utilisons plusieurs caméras : à la fois des caméras couleur et des caméras infrarouges, où nous combinons ces différentes longueurs d'onde pour obtenir le taux de détection des défauts le plus élevé possible", explique Merel Kemperman, responsable marketing et communication d'Aweta.

L'Ultravision dispose de différents paramètres de tri qualitatif qui permettent de classer chaque produit dans une certaine catégorie. Ainsi, elle peut détecter toute une série de déformations, de meurtrissures et de blessures, qu'elles soient fraîches ou cicatrisées.

"Cette étude de cas a montré que notre machine détecte tous les principaux défauts externes que peuvent présenter les fruits à noyau, tels que les noyaux fendus, les déformations, les meurtrissures, les différents types de formes et de tailles. C'est très important car l'aspect esthétique est le principal critère de décision d'achat. Les défauts qui ne peuvent être détectés par l'œil humain et qui ont un impact négatif sur le goût, comme les meurtrissures, peuvent être détectés et éliminés. ", poursuit Kemperman.

Selon Kemperman, la plateforme logicielle, basée sur les réseaux neuronaux et l'intelligence artificielle, qui traite les multiples données de chaque produit, permet à leurs clients de créer des lots uniformes pour livrer le meilleur produit sur le marché.

"Notre système de caméra Ultravision est la solution de tri idéale pour les fruits et légumes dont les spécifications en matière d'aspect extérieur sont élevées, par exemple les pommes, les avocats, les agrumes, les kiwis, les mangues, les poires, les poivrons, les fruits à noyau, les kakis et les tomates."

Merel Kemperman conclut : "Nous soutenons nos clients non seulement avec la meilleure technologie de tri et de calibrage, mais aussi avec tous les équipements périphériques, tels que les systèmes d'alimentation, les palettiseurs, et une variété d'options d'emballage en fonction du produit et des besoins du client. "

Plus d'informations à propos de l'entreprise Aweta, sur leur website