Com a tecnologia de visão por IA da SingTown a identificar automaticamente frutos secos, as máquinas de torrefação também conseguem "dominar" o ponto de cozedura.

Nos equipamentos inteligentes de torrefação, diferentes materiais (como amendoins, sementes de girassol, castanhas, etc.) requerem curvas de aquecimento e estratégias de agitação distintas. A configuração manual não só consome tempo, como também é propensa a erros. Para automatizar o processo de torrefação e garantir um controlo preciso, os fabricantes de robôs de torrefação planeiam utilizar a câmara inteligente OpenMV da SingTown Technology para construir um sistema de reconhecimento de materiais baseado em visão computacional.

O sistema capta imagens das matérias-primas no interior do silo através de uma câmara, reconhecendo automaticamente o tipo de alimento colocado e, em seguida, acionando o programa de fritura correspondente. Os objetos de reconhecimento são principalmente alimentos de frutos secos com um diâmetro de 1 a 5 centímetros. A câmara está instalada na parte superior do equipamento e pode captar o conteúdo do silo a uma distância ajustável. O sistema deve ser capaz de distinguir diferentes variedades, como amendoins, sementes de girassol e castanhas, mantendo um reconhecimento estável mesmo com pequenos desvios de posição ou alterações de ângulo. O objetivo é permitir que o robô identifique automaticamente o tipo de material, realizando o carregamento sem intervenção humana e correspondendo de forma inteligente à fritura, melhorando o nível de inteligência do equipamento e a experiência do utilizador.

O fabricante de robôs para frituras baseia-se no sistema de identificação de materiais da câmara inteligente OpenMV da SingTown, integrando reconhecimento de imagem por IA, análise de cor e textura, e algoritmos de classificação de aprendizagem automática, permitindo a identificação automática em tempo real dos tipos de materiais.

O sistema recolhe imagens do silo através de câmaras de alta resolução e utiliza algoritmos de conversão de espaço de cores (RGB-HSV) e extração de características morfológicas para analisar e classificar as características de cor, textura e forma de matérias-primas como amendoim, sementes de girassol e castanha. Através do treino de modelos de amostras, o sistema pode rapidamente determinar o tipo de material presente no silo atual, emitir o sinal de identificação correspondente e automaticamente corresponder ao programa de torrefação do robô.

Durante o processo de deteção, o módulo de visão incorporado OpenMV ajusta automaticamente a exposição e o equilíbrio de brancos de acordo com diferentes condições de iluminação, mantendo um trabalho de reconhecimento estável e preciso. Mesmo que haja desvios ou empilhamento na posição do material no silo, o sistema consegue realizar uma identificação precisa através de algoritmos de segmentação de áreas e fusão de múltiplas características (cor + textura + forma do contorno). Os resultados do reconhecimento são enviados para o microcontrolador principal através da porta série ou do bus, permitindo a troca automática de parâmetros.

Os dados de testes práticos mostram que, sob condições de iluminação padrão, o sistema atinge uma precisão de reconhecimento superior a 95% para três matérias-primas comuns de frutos secos torrados (amendoim, sementes de girassol e castanha) e um tempo de resposta inferior a 0,5 segundos.

A câmara inteligente OpenMV da SingTown Technology apresenta baixo custo, fácil implementação e forte capacidade de resistência a interferências. É adequada para implementação periférica em diversos equipamentos, como máquinas de torrar sementes, embaladoras de frutos secos e sistemas de seleção de alimentos, contribuindo para a atualização inteligente da indústria de processamento automatizado de alimentos.