La tecnología de visión AI de SingTown identifica automáticamente los frutos secos, permitiendo que las máquinas tostadoras también "controlen" el punto de cocción.

En los equipos inteligentes de tostado de frutos secos, diferentes materiales (como cacahuetes, semillas de sandía, castañas, etc.) requieren curvas de calentamiento y estrategias de agitación distintas. La configuración manual no solo consume tiempo, sino que también es propensa a errores. Para lograr la automatización y el control preciso del proceso de tostado, los fabricantes de robots tostadores planean utilizar la cámara inteligente OpenMV de SingTown para construir un sistema de identificación de materiales basado en visión artificial.

El sistema capta imágenes de las materias primas dentro de la tolva mediante una cámara, identifica automáticamente el tipo de alimento introducido y luego activa el programa de fritura correspondiente. Los objetos de identificación son principalmente alimentos de frutos secos con un tamaño de partícula de 1 a 5 centímetros. La cámara se instala en la parte superior del equipo y puede capturar el contenido de la tolva a una distancia ajustable. El sistema debe ser capaz de distinguir entre diferentes variedades como cacahuetes, semillas de girasol y castañas, manteniendo una identificación estable incluso con pequeñas desviaciones de posición o cambios de ángulo. El objetivo es que el robot identifique automáticamente el tipo de material, logrando una carga sin operarios y una correspondencia inteligente con la fritura, mejorando así el nivel de inteligencia del equipo y la experiencia del usuario.

El fabricante de robots para frutos secos, basándose en el sistema de identificación de materiales de la cámara inteligente OpenMV de SingTown, integra el reconocimiento de imágenes por IA, el análisis de color y textura, y algoritmos de clasificación de aprendizaje automático, permitiendo la identificación automática en tiempo real del tipo de material.

El sistema recoge imágenes de la tolva mediante cámaras de alta resolución y, utilizando algoritmos de conversión del espacio de color (RGB-HSV) y extracción de características morfológicas, analiza y clasifica el color, la textura y la forma de materias primas como cacahuetes, pipas de girasol y castañas. Mediante el entrenamiento de un modelo con muestras, el sistema puede determinar rápidamente el tipo de material presente en la tolva actual y emitir la señal de código correspondiente, emparejando automáticamente el programa de tostado del robot.

Durante el proceso de detección, el módulo de visión integrado OpenMV puede ajustar automáticamente la exposición y el balance de blancos según diferentes condiciones de iluminación, manteniendo un trabajo de reconocimiento estable y preciso. Incluso si hay desviaciones o apilamientos en la posición del material en la tolva, el sistema puede realizar una identificación precisa mediante algoritmos de segmentación de áreas y fusión de múltiples características (color + textura + contorno). Los resultados del reconocimiento se envían al microcontrolador principal a través del puerto serie o del bus, logrando un cambio automático de parámetros.

Los datos de pruebas reales muestran que el sistema logra una precisión de reconocimiento superior al 95% para tres materias primas comunes de frutos secos tostados (cacahuetes, semillas de girasol y castañas) bajo condiciones de iluminación estándar, con un tiempo de respuesta inferior a 0,5 segundos.

SingTown OpenMV, la cámara inteligente de bajo costo, fácil despliegue y alta resistencia a interferencias, es adecuada para el despliegue en el borde de diversos equipos como tostadoras de frutos secos, envasadoras de nueces y sistemas de clasificación de alimentos, impulsando la actualización inteligente de la industria de procesamiento automatizado de alimentos.