Con la tecnologia AI vision di SingTown, il riconoscimento automatico della frutta secca permette alle macchine tostatrici di "dominare" la temperatura di cottura.

Nei dispositivi intelligenti per la tostatura, diversi materiali (come arachidi, semi di girasole, castagne, ecc.) richiedono curve di riscaldamento e strategie di miscelazione specifiche. La configurazione manuale non solo richiede tempo, ma è anche soggetta a errori. Per automatizzare e controllare con precisione il processo di tostatura, i produttori di robot per la tostatura intendono utilizzare la telecamera intelligente OpenMV di SingTown per sviluppare un sistema di riconoscimento dei materiali basato sulla visione artificiale.

Il sistema acquisisce immagini delle materie prime all'interno del silos tramite una fotocamera, identifica automaticamente il tipo di alimento inserito e richiama il corrispondente programma di tostatura. Gli oggetti di identificazione sono principalmente alimenti a base di frutta a guscio con una granulometria di 1-5 cm, posizionati sopra l'apparecchiatura, in grado di riprendere il contenuto del silos a distanza regolabile. Il sistema deve distinguere varietà diverse come arachidi, semi di girasole e castagne, mantenendo un'identificazione stabile anche in presenza di lievi deviazioni di posizione o variazioni angolari. L'obiettivo è consentire al robot di riconoscere automaticamente il tipo di materiale, realizzare un caricamento automatizzato e un abbinamento intelligente della tostatura, migliorando il livello di intelligenza dell'apparecchiatura e l'esperienza utente.

Il produttore di robot per la tostatura, basandosi sul sistema di riconoscimento dei materiali della fotocamera intelligente OpenMV di SingTown Technology, integra il riconoscimento delle immagini AI, l'analisi del colore e della trama e gli algoritmi di classificazione dell'apprendimento automatico, consentendo il riconoscimento automatico in tempo reale del tipo di materiale.

Il sistema acquisisce immagini del silo tramite telecamere ad alta risoluzione, utilizzando algoritmi di conversione dello spazio colore (RGB-HSV) e di estrazione delle caratteristiche morfologiche per analizzare e classificare colore, trama e forma di materie prime come arachidi, semi di girasole e castagne. Addestrando modelli campione, il sistema può identificare rapidamente il tipo di materiale presente nel silo, emettere il corrispondente segnale di codifica e abbinare automaticamente il programma di tostatura del robot.

Durante il processo di rilevamento, il modulo di visione integrato OpenMV può regolare automaticamente l'esposizione e il bilanciamento del bianco in base alle diverse condizioni di illuminazione, garantendo un'identificazione stabile e precisa. Anche in caso di deviazioni o sovrapposizioni nella posizione del materiale nel silo, il sistema è in grado di identificare con precisione attraverso algoritmi di segmentazione regionale e fusione di più caratteristiche (colore + texture + forma del contorno). I risultati dell'identificazione vengono inviati al microcontrollore principale tramite porta seriale o bus, consentendo il cambio automatico dei parametri.

I dati misurati mostrano che il sistema, in condizioni di illuminazione standard, raggiunge un'accuratezza di riconoscimento superiore al 95% per tre materie prime comuni di snack tostati (arachidi, semi di girasole, castagne), con un tempo di risposta inferiore a 0,5 secondi.

SingTown OpenMV Smart Camera, con basso costo, facile implementazione e forte resistenza alle interferenze, è adatta per la distribuzione periferica in vari dispositivi come macchine per la tostatura, imballatrici di frutta secca e sistemi di selezione alimentare, contribuendo all'aggiornamento intelligente dell'industria di lavorazione automatizzata degli alimenti.