Mit SingTown AI-Visionstechnologie automatisch Nüsse erkennen, auch Röstmaschinen können die Temperatur "im Griff" haben.

In intelligent roasting equipment, different materials (such as peanuts, sunflower seeds, chestnuts, etc.) require matching with distinct heating curves and stirring strategies. Manual setup is not only time-consuming but also prone to errors. To achieve automation and precise control of the roasting process, the manufacturer of roasting robots plans to adopt SingTown Technology's OpenMV intelligent camera to build a machine vision-based material recognition system.

Das System erfasst über eine Kamera Bilder der Rohstoffe im Materialbehälter, erkennt automatisch den aktuell eingegebenen Lebensmitteltyp und ruft das entsprechende Rührbratprogramm auf. Die Erkennung konzentriert sich hauptsächlich auf Nüsse mit einer Partikelgrösse von 1–5 cm. Die Kamera ist oberhalb der Vorrichtung installiert und kann den Behälterinhalt innerhalb eines einstellbaren Abstands aufnehmen. Das System muss zwischen verschiedenen Sorten wie Erdnüssen, Sonnenblumenkernen und Kastanien unterscheiden können und eine stabile Erkennung auch bei geringen Positionsabweichungen oder Winkeländerungen gewährleisten. Ziel ist es, dass der Roboter die Materialart automatisch erkennt, eine automatisierte Beschickung und intelligente Zuordnung des Rührbratvorgangs ermöglicht, um den Intelligenzgrad der Vorrichtung und das Benutzererlebnis zu verbessern.

Der Hersteller von Röstmaschinenrobotern nutzt das auf der OpenMV-Intelligenzkamera von SingTown basierende Materialerkennungssystem, das KI-Bilderkennung, Farb- und Texturanalyse sowie maschinelle Lernklassifikationsalgorithmen integriert, um Materialtypen in Echtzeit automatisch zu erkennen.

Das System erfasst Bilder des Materiallagers über hochauflösende Kameras und analysiert sowie klassifiziert Farbe, Textur und Formmerkmale von Rohstoffen wie Erdnüssen, Sonnenblumenkernen und Kastanien mittels Farbraumkonvertierung (RGB-HSV) und Algorithmen zur Extraktion morphologischer Merkmale. Durch das Trainieren von Probenmodellen kann das System schnell die Materialart im aktuellen Lager bestimmen, entsprechende Nummernsignale ausgeben und automatisch das Rührbratprogramm des Roboters anpassen.

Während des Erkennungsprozesses kann das OpenMV-Embedded-Vision-Modul die Belichtung und den Weissabgleich automatisch an verschiedene Lichtverhältnisse anpassen, um eine stabile und präzise Erkennungsarbeit zu gewährleisten. Selbst bei Abweichungen oder Überlagerungen der Materialposition im Silo kann das System durch Bereichssegmentierung und einen Multi-Feature-Fusionsalgorithmus (Farbe + Textur + Konturform) eine genaue Erkennung durchführen. Die Erkennungsergebnisse werden über die serielle Schnittstelle oder den Bus an den Hauptsteuerungs-Mikrocontroller gesendet, um einen automatischen Parameterwechsel zu ermöglichen.

Messdaten zeigen, dass das System unter Standardbeleuchtungsbedingungen eine Erkennungsgenauigkeit von über 95 % für drei gängige Röstzutaten (Erdnüsse, Sonnenblumenkerne, Kastanien) erreicht, mit einer Reaktionszeit von unter 0,5 Sekunden.

SingTown OpenMV intelligente Kamera bietet niedrige Kosten, einfache Bereitstellung und starke Störfestigkeit. Sie eignet sich für den Edge-Einsatz in verschiedenen Geräten wie Röstmaschinen, Nussverpackungsmaschinen und Lebensmittelsortiersystemen und unterstützt die Lebensmittelverarbeitungsindustrie bei der intelligenten Aufrüstung.