Nella lavorazione degli ortaggi, pochi millimetri possono fare la differenza tra resa e spreco. Per anni i trasformatori hanno accettato elevate perdite di prodotto durante la rimozione dei torsoli da ortaggi come la lattuga iceberg. Secondo Will Uijting, di QING, ciò era dovuto in gran parte ai limiti dei sistemi di visione tradizionali. "La maggior parte dei sistemi convenzionali si basa su ipotesi e medie. Ma i prodotti alimentari sono tutt'altro che nella media".
© Qing - Extractacore LTD
Una collaborazione tra lo specialista olandese dell'automazione QING e il costruttore di macchine inglese Extractacore ha dimostrato come la visione guidata dall'intelligenza artificiale possa migliorare notevolmente i risultati. Integrando la visione 3D basata sull'intelligenza artificiale in una linea di taglio esistente, gli scarti sono stati ridotti dal 30-40% al solo 3-5%, senza compromettere la velocità o l'affidabilità.
Dalle ipotesi alla comprensione
Le macchine di Extractacore sono ampiamente utilizzate per la rimozione automatizzata del torsolo. Tuttavia, la naturale variazione dei prodotti rendeva difficile un taglio preciso. "Per garantire la rimozione completa del torsolo, le macchine tendevano a tagliare più del necessario - spiega Letti Barber, di Extractacore - Ciò garantiva sicurezza e uniformità, ma comportava anche la perdita di prodotto utilizzabile".
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La svolta è arrivata quando Extractacore ha capito che il limite non era meccanico, ma intellettuale. "Avevamo bisogno di un sistema in grado di capire davvero dove si trova il nucleo, non solo di fare ipotesi basate su medie", afferma Letti.
Questa ricerca ha portato alla creazione di QING e della sua piattaforma STAQ (See, Think, Act, in italiano: vedi, pensa, agisci), che integra l'acquisizione di immagini, il processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale e l'esecuzione robotica. Fondamentalmente, il sistema robotico esistente è rimasto invariato. "Abbiamo migliorato i livelli 'See' e 'Think' mantenendo intatto 'Act' - afferma Will - Ciò ha ridotto le barriere di implementazione per i clienti".
Visione 3D basata sull'intelligenza artificiale in azione
L'aggiornamento ha sostituito il tradizionale rilevamento del colore 2D con una visione 3D supportata dall'intelligenza artificiale, consentendo al sistema di determinare la posizione, l'orientamento e la profondità esatti del nucleo dell'ortaggio. "Non si tratta più di indovinare: si sa esattamente dove si trova il nucleo", spiega Will.
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Il sistema elabora circa un prodotto al secondo, soddisfacendo le esigenze di produttività industriale. L'affidabilità era fondamentale. "L'intelligenza artificiale deve ridurre la variabilità, non introdurla", osserva Will. Dal punto di vista dell'operatore, la macchina funziona come un sistema standard, ma con una precisione nettamente maggiore.
Oltre la riduzione degli sprechi
Per i trasformatori, ridurre gli sprechi al 3-5% migliora direttamente la resa e i margini. "Una volta che i clienti vedono i numeri, la conversazione cambia", afferma Letti. Ma i vantaggi si estendono ulteriormente: prestazioni più costanti, meno stress di processo e dati di produzione preziosi.
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Il sistema raccoglie continuamente dati sulle caratteristiche del prodotto e sulla precisione di taglio. "Quando si inizia a misurare la variazione invece di ignorarla, si ottiene una visione completamente nuova del proprio processo", aggiunge Will.
Sebbene inizialmente applicata alla lattuga iceberg, la soluzione è scalabile ad altri ortaggi e processi di rimozione del torsolo. Entrambe le aziende prevedono che la visione basata sull'intelligenza artificiale diventerà uno standard nella lavorazione degli ortaggi.
"La variabilità non è il nemico - conclude Will - Ignorarla lo è. L'intelligenza artificiale consente di lavorare con i prodotti naturali secondo le loro caratteristiche".
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