完全かつ非破壊検査 製造 ボリュームは、画像処理ソフトウェアと分離機を介して、フィードから光学システムに至るまで、関連するすべての要素と機器コンポーネントの最適な機能を確保することによって達成されます。

大規模プロセッサーには、特定の生産ニーズに応じて、ジャガイモの色、サイズ、形状、特性、および組成を認識する電子選別機のオプションがいくつかあります。

製品検査の要求は、次のようなメーカーによって開発された機器を使用して、異物がほとんどなく、完璧で欠陥のないジャガイモを実現するまで満たされています。 Kiremko, Key Technologyトムラ、 アイダホスチール、またはハーバートエンジニアリング（および リスト 続けることができます）。

賭け金は大きい: Lamb Weston 同社は3月初旬の発表によると、ジャガイモの選別工程を完全自動化するために2000万ユーロを投資する予定だ。そして、これらの革新技術は、あらゆる生産能力において最終製品の品質基準を高めている。 Key Technology は今年初めに、そのSort-to-Grade機能がすべてのベルト駆動G6光学選別機（Manta、Optyx、およびTegra）で利用可能であることを発表しました。

最適な選択

この種の自動化を使用することにより、プロセッサーは、検査対象の各不良品の受け入れ/拒否の決定を定義することにより、出力品質を制御します。

製造業者によると、これは世界初の選別機能であり、Sort-to-Gradeにより収量がXNUMX〜XNUMXパーセント増加します。

オペレーターは、選別機のしきい値を主観的に調整する必要がなくなり、最終製品の品質変動がなくなります。ソフトウェアは、サイズと色に基づいて特定の欠陥を通過する可能性が全体にどのように影響するかを考慮して、原材料を受け入れるか拒否します。プロセッサの仕様と比較した最終製品の品質。

表面の欠陥

サイズ分布と異常な形状の割合

細菌または真菌の攻撃に起因する表面粗さ

塊茎の発芽

光にさらされた後の緑色のスポット/領域

ウイルス性、細菌性、または真菌性の薬剤によるあざや病気

出典： 食品品質評価のためのコンピュータビジョン技術、Academic Press、2007 – Da-Wen Sun（ed）; 第13章：ジャガイモの等級付け

さらに別の世界が最初に導入された マルセリセン、フェンローを拠点とする会社によると。 3D 光学選別機 サイズ、長さ、幅、形状、比率、色、欠陥、緑の割合でジャガイモを選択します。カメラは内蔵されており、ジャガイモと考えられる欠陥を登録します。 72,000レーンでXNUMXポテトの容量を備えたこの機械には、処理ラインから欠陥を除去するための独自の基準を持つバルブも装備されています。