OpenMV
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OpenMV.io
GithubDie traditionelle Sortierung von Obst und Gemüse erfolgt durch manuelle Beurteilung von Größe und Aussehen, was nicht nur ineffizient und fehleranfällig ist, sondern auch den Anforderungen einer groß angelegten Verarbeitung kaum gerecht wird.
Zur Automatisierung der Klassifizierung und Qualitätsprüfung von Obst und Gemüse setzen Hersteller von Obst- und Gemüseverarbeitungsanlagen auf die KI-Bilderkennungstechnologie der intelligenten SingTown OpenMV-Kamera. Durch KI-Maschinensehen und entsprechende Algorithmen ermöglichen sie die Echtzeiterkennung und Klassifizierung von Fruchtvolumen und Oberflächenqualität, wodurch die Genauigkeit der automatischen Sortierung und die Produktionseffizienz gesteigert werden.

Das Obst- und Gemüsesortiersystem basiert auf der KI-Bilderkennungstechnologie der intelligenten OpenMV-Kamera von SingTown und bietet eine eingebettete KI-Vision-Lösung, die Volumenmessung und Qualitätserkennung in einem integrierten Ansatz vereint.
Das System installiert eine OpenMV-Intelligente Kamera über dem Förderband, um in Echtzeit Fruchtbilder zu erfassen. Durch am Rand eingesetzte Computer-Vision-Algorithmen werden Größe, Form und Farbe der Früchte analysiert, die automatisch in die Kategorien groß, mittel und klein eingeteilt werden. Basierend auf den Ergebnissen steuert das System die Sortiervorrichtung, um Früchte unterschiedlicher Spezifikationen in die entsprechenden Sammelbehälter zu befördern.
Gleichzeitig kann KI auf der Geräteseite auch Oberflächenfehler, Flecken und Verderb bei Früchten erkennen und so automatisch zwischen Qualitäts- und Ausschussware unterscheiden.
SingTown OpenMV intelligente Kamera verfügt über Edge-Computing-Fähigkeiten, kann Erkennungsmodelle lokal direkt ausführen, benötigt keine externen Rechenressourcen, hat eine Erkennungslatenz von unter 30 Millisekunden und eignet sich für Hochgeschwindigkeits-Sortierszenarien.
Durch die AI-Bilderkennungstechnologie der SingTown OpenMV intelligenten Kamera hat das Obst- und Gemüsesortiersystem eine Aufwertung von manueller Auswahl zu AI-gestützter visueller Qualitätsprüfung und automatischer Sortierung erreicht, wodurch die Sortiereffizienz und die Stabilität der Qualitätskontrolle erheblich gesteigert wurden.

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