Mit SingTown AI-Visionstechnologie automatisch Nüsse erkennen, auch Röstmaschinen können die Temperatur "perfekt beherrschen".

In intelligent roasting equipment, different materials (such as peanuts, sunflower seeds, chestnuts, etc.) require matching with specific 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, roasting robot manufacturers plan to adopt SingTown Technology's OpenMV smart 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 eingefüllten Lebensmitteltyp und ruft daraufhin das entsprechende Röstprogramm auf. Die Erkennung konzentriert sich hauptsächlich auf Nusslebensmittel 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 in der Lage sein, verschiedene Sorten wie Erdnüsse, Sonnenblumenkerne und Kastanien zu unterscheiden und selbst bei leichten Positionsabweichungen oder Winkeländerungen eine stabile Erkennung zu gewährleisten. Ziel ist es, dass der Roboter die Materialart automatisch identifiziert, um eine automatisierte Beschickung und intelligente Röstungsanpassung zu ermöglichen, wodurch der Intelligenzgrad der Vorrichtung und das Nutzererlebnis verbessert werden.

Der Hersteller von Röstmaschinenrobotern hat auf Basis des Materialerkennungssystems der intelligenten Kamera OpenMV von SingTown, das KI-Bilderkennung, Farb- und Texturanalyse sowie maschinelle Lernklassifikationsalgorithmen integriert, die Fähigkeit entwickelt, Materialtypen in Echtzeit automatisch zu erkennen.

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

Praktische 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 Kameras zeichnen sich durch niedrige Kosten, einfache Bereitstellung und hohe Störfestigkeit aus. Sie eignen sich für den Edge-Einsatz in verschiedenen Geräten wie Röstmaschinen, Nussverpackungsmaschinen und Lebensmittelsortiersystemen und unterstützen die Lebensmittelverarbeitungsindustrie bei der intelligenten Modernisierung.