Cebolla — detección de calidad
Defectos detectados en Cebolla, identificados por separado y descartados según se requiera.
Cada defecto se reconoce por separado
El sistema no se limita a dividir el producto en «defectuoso / sano». Reconoce cada tipo de defecto por sí mismo y lo distingue de los demás: el russeting no se trata igual que el golpe de sol, ni una magulladura igual que una podredumbre.
La integración de IA de Tarend funciona con modelos entrenados mediante aprendizaje profundo. Como esos modelos se entrenan con datos reales de producción recogidos en muchas máquinas, a lo largo de varias campañas y variedades, la precisión es muy alta y no depende de la experiencia del operario. A medida que crece el conjunto de datos, el sistema gana precisión cada campaña.
La decisión de calibrado sigue siendo suya: el operario selecciona en pantalla qué defecto se rechaza y a qué categoría va cada uno. La misma línea puede trabajar con umbrales de calidad distintos para clientes y mercados distintos.
En esta página
- 6 defectos externos, con imagen
- 5 defectos internos, con imagen
- 7 defectos adicionales reconocidos por el sistema
Defectos de calidad externa
Cada imagen muestra un defecto distinto. Estos defectos superficiales se detectan mediante cámaras multiespectrales de alta resolución que exploran toda la superficie del producto.
Defectos de calidad interna
La calidad interna se mide sin cortar: se transmite luz concentrada a través del producto y el espectro de la luz transmitida revela su estado interno.
Otros defectos sin imagen en esta página
Pérdida de túnica · Deforme · Dobles / gemelos · Piel ácida · Verde en cebolla blanca · Escama acuosa · Desgarro de raíz
El sistema reconoce estos defectos; en esta página solo se muestran aquellos que cuentan con una imagen de nombre propio en la documentación de origen.
Planifiquemos juntos su línea
Del análisis de necesidades a la puesta en marcha, centrados en un rendimiento medible y en un retorno rápido de la inversión.