Com a tecnologia de visão por IA da SingTown para identificar automaticamente nozes, até as máquinas de torrefação conseguem "controlar" o ponto ideal.

Em equipamentos inteligentes de torrefação, diferentes materiais (como amendoim, sementes de girassol, castanhas, etc.) exigem curvas de aquecimento e estratégias de agitação distintas. A configuração manual não apenas consome tempo, mas também é propensa a erros. Para automatizar e controlar com precisão o processo de torrefação, os fabricantes de robôs de torrefação planejam adotar a câmera inteligente OpenMV da SingTown Technology para construir um sistema de identificação de materiais baseado em visão computacional.

O sistema captura imagens das matérias-primas no interior do silo por meio de uma câmera, identifica automaticamente o tipo de alimento colocado e, em seguida, aciona o programa de fritura correspondente. Os objetos de identificação são principalmente alimentos de nozes com tamanho de partícula de 1 a 5 centímetros, e a câmera é instalada na parte superior do equipamento, podendo capturar o conteúdo do silo dentro de uma distância ajustável. O sistema deve ser capaz de distinguir diferentes variedades, como amendoim, sementes de girassol e castanhas, mantendo uma identificação estável mesmo com pequenos desvios de posição ou variações de ângulo. O objetivo é permitir que o robô identifique automaticamente o tipo de material, realize o carregamento automatizado e a correspondência inteligente de fritura, melhorando o nível de inteligência do equipamento e a experiência do usuário.

O fabricante de robôs para torrefação desenvolveu um sistema de identificação de materiais baseado na câmera inteligente OpenMV da SingTown, integrando reconhecimento de imagem por IA, análise de cores e texturas, e algoritmos de classificação por aprendizado de máquina, permitindo a identificação automática e em tempo real dos tipos de materiais.

O sistema coleta imagens do silo por meio de câmeras de alta resolução e utiliza algoritmos de conversão de espaço de cores (RGB-HSV) e extração de características morfológicas para analisar e classificar as características de cor, textura e forma de matérias-primas como amendoim, sementes de girassol e castanhas. Através do treinamento de modelos de amostras, o sistema pode rapidamente identificar o tipo de material presente no silo atual, emitir o sinal de numeração correspondente e automaticamente corresponder ao programa de torrefação do robô.

Durante o processo de detecção, o módulo de visão embarcado OpenMV ajusta automaticamente a exposição e o balanço de branco de acordo com diferentes condições de iluminação, mantendo um trabalho de reconhecimento estável e preciso. Mesmo que haja desvios ou empilhamento na posição do material no silo, o sistema pode realizar uma identificação precisa através de algoritmos de segmentação de regiões e fusão de múltiplas características (cor + textura + formato do contorno). Os resultados do reconhecimento são enviados ao microcontrolador principal via porta serial ou barramento, permitindo a troca automática de parâmetros.

Dados de testes reais mostram que o sistema alcança uma precisão de identificação superior a 95% para três matérias-primas comuns de lanches torrados (amendoim, sementes de girassol, castanha) sob condições padrão de iluminação, com um tempo de resposta inferior a 0,5 segundos.

A câmera inteligente OpenMV da SingTown possui baixo custo, fácil implantação e forte capacidade de resistência a interferências. É adequada para implantação em borda de diversos equipamentos, como máquinas de torrar grãos, embaladoras de nozes e sistemas de seleção de alimentos, auxiliando a indústria de processamento automatizado de alimentos a avançar para a atualização inteligente.