При преработката на зеленчуци няколко милиметра могат да означават разликата между добив и отпадъци. В продължение на години преработвателите приемаха високите загуби на продукция при отстраняването на сърцевината от зеленчуци като айсберг маруля. Според Уил Уитинг от QING това се дължеше до голяма степен на ограниченията на традиционните системи за визуално наблюдение. „Повечето конвенционални системи се базират на предположения и средни стойности. Но хранителните продукти са всичко друго, освен средни."

Сътрудничеството между холандския специалист по автоматизация QING и британския производител на машини Extractacore показа как AI-базираното виждане може драстично да подобри резултатите. Чрез интегрирането на 3D AI виждане в съществуваща линия за рязане, отпадъците бяха намалени от 30–40% до само 3–5%, без да се компрометира скоростта или надеждността.

От предположения към разбиране

Машините на Extractacore се използват широко за автоматизирано отстраняване на сърцевината. Въпреки това, естествените вариации в продуктите затрудняваха прецизното рязане. „За да се гарантира пълно отстраняване на сърцевината, машините имаха тенденция да режат по-широко от необходимото", обяснява Лети Барбър от Extractacore. „Това осигуряваше безопасност и последователност, но също така означаваше загуба на използваем продукт."

Пробивът идва, когато Extractacore осъзнава, че ограничението не е механично, а интелектуално. „Имахме нужда от система, която наистина да разбира къде се намира сърцевината, а не само да предполага въз основа на средни стойности", казва Лети.

Това търсене доведе до QING и нейната платформа STAQ (See, Think, Act), която интегрира заснемане на изображения, вземане на решения на базата на изкуствен интелект и роботизирано изпълнение. Важно е, че съществуващата роботизирана система остана непроменена. „Подобрихме слоевете „Виж" и „Мисли", като запазихме „Действай" непроменен", казва Уил. Това намали бариерите за внедряване за клиентите.

3D AI визия в действие

Актуализацията заменя традиционното 2D разпознаване на цветове с 3D визия, поддържана от AI, което позволи на системата да определи точното положение, ориентация и дълбочина на сърцевината. „Вече не гадаете – знаете точно къде се намира сърцевината", обяснява Уил.

Системата обработва приблизително един продукт в секунда, отговаряйки на индустриалните изисквания за производителност. Надеждността беше от съществено значение. „AI трябва да намалява вариативността, а не да я въвежда", отбелязва Уил. От гледна точка на оператора машината функционира като стандартна система – само че с много по-голяма прецизност.

Отвъд намаляването на отпадъците

За преработвателите намаляването на отпадъците до 3–5% директно подобрява добивът и маржовете. „След като клиентите видят цифрите, разговорът се променя", казва Лети. Но ползите са още по-големи: по-постоянна производителност, по-малко напрежение в процеса и ценни производствени данни.

Системата непрекъснато събира данни за характеристиките на продукта и точността на рязане. „Когато започнете да измервате вариациите, вместо да ги игнорирате, получавате изцяло нова представа за процеса", добавя Уил.

Въпреки че първоначално е приложена за айсберг маруля, решението може да се приложи и за други зеленчуци и процеси на отстраняване на сърцевината. И двете компании очакват визията, базирана на изкуствен интелект, да се превърне в стандарт в преработката на зеленчуци.

„Вариативността не е враг", заключава Уил. „Враг е игнорирането ѝ. Изкуственият интелект ви позволява да работите с естествени продукти според техните условия."