SingTown AI Vision automatycznie rozpoznaje orzechy, maszyna do prażenia potrafi "opanować" temperaturę.

W inteligentnych urządzeniach do prażenia, różne materiały (takie jak orzeszki ziemne, nasiona słonecznika, kasztany itp.) wymagają dopasowania różnych krzywych grzewczych i strategii mieszania. Ręczne ustawianie jest nie tylko czasochłonne, ale także podatne na błędy. Aby zautomatyzować proces prażenia i osiągnąć precyzyjną kontrolę, producenci robotów do prażenia planują wykorzystać inteligentną kamerę OpenMV firmy SingTown do zbudowania systemu rozpoznawania materiałów opartego na wizji maszynowej.

System ten przechwytuje obrazy surowców wewnątrz zbiornika za pomocą kamery, automatycznie rozpoznaje aktualnie wsypywany rodzaj żywności, a następnie uruchamia odpowiedni program smażenia. Głównymi obiektami rozpoznania są orzechy o wielkości cząstek 1–5 cm. Kamera jest zamontowana nad urządzeniem i może fotografować zawartość zbiornika w regulowanej odległości. System musi umieć rozróżniać różne odmiany, takie jak orzeszki ziemne, nasiona słonecznika czy kasztany, zachowując stabilne rozpoznawanie nawet przy niewielkich odchyleniach pozycji lub zmianach kąta. Celem jest umożliwienie robotowi automatycznej identyfikacji rodzaju materiału, zrealizowanie bezobsługowego zasilania i inteligentnego dopasowania procesu smażenia, co podniesie poziom inteligencji urządzenia oraz doświadczenie użytkownika.

Producent robotów do prażenia orzechów, opierając się na systemie rozpoznawania materiałów firmy SingTown z wykorzystaniem inteligentnej kamery OpenMV, łączy rozpoznawanie obrazów AI, analizę kolorów i tekstur oraz algorytmy klasyfikacji uczenia maszynowego, umożliwiając automatyczne rozpoznawanie typu materiału w czasie rzeczywistym.

System zbiera obrazy silosów za pomocą kamer wysokiej rozdzielczości, wykorzystując konwersję przestrzeni barw (RGB-HSV) oraz algorytmy ekstrakcji cech morfologicznych do analizy i klasyfikacji koloru, tekstury oraz kształtu surowców takich jak orzeszki ziemne, nasiona słonecznika i kasztany jadalne. Dzięki wytrenowanemu modelowi na próbkach, system może szybko określić rodzaj materiału w aktualnym silosie, wygenerować odpowiedni sygnał numeryczny i automatycznie dopasować program smażenia robota.

Podczas procesu detekcji, moduł wizyjny OpenMV może automatycznie dostosować ekspozycję i balans bieli w zależności od różnych warunków oświetleniowych, aby utrzymać stabilną i dokładną pracę rozpoznawania. Nawet jeśli pozycja materiału w zasobniku jest odchylona lub ułożona w stosy, system może dokładnie rozpoznać materiał poprzez segmentację obszarów i algorytm fuzji wielu cech (kolor + tekstura + kształt konturu). Wyniki rozpoznania są przesyłane do głównego mikrokontrolera przez port szeregowy lub magistralę, umożliwiając automatyczne przełączanie parametrów.

Dane z pomiarów pokazują, że system ten osiąga ponad 95% dokładności rozpoznawania trzech powszechnych składników przekąsek prażonych (orzeszków ziemnych, pestek słonecznika i kasztanów) w standardowych warunkach oświetleniowych, z czasem reakcji poniżej 0,5 sekundy.

SingTown OpenMV inteligentna kamera charakteryzuje się niskim kosztem, łatwym wdrożeniem i wysoką odpornością na zakłócenia. Jest odpowiednia do wdrożeń brzegowych w różnych urządzeniach, takich jak maszyny do prażenia orzechów, maszyny do pakowania orzechów oraz systemy sortowania żywności, wspierając branżę automatycznej obróbki żywności w inteligentnej modernizacji.