Tarlalar ve bahçeler kendi başlarına harika, büyülü dünyalar olabilir.
Sadece sakinlerinin - veya işgalcilerin - salatanıza veya donmuş çilek çantanıza girmesini istemezsiniz. Tüketiciler ayrıca solmuş, kurumuş yapraklar veya duygusal kahverengi meyveleri iştah açıcı bulmazlar.
Ayıklama ve x-ray/metal algılama burada devreye girer. İster taze kesilmiş bir işlemciye, ister dondurmaya ister konserveye yönelik olsun, ürün aynı yerden gelir: dış mekan. Kurbağalar, yılanlar, böcekler, metal gibi yabancı cisimler, ürünün kendisindeki kusurlar - bunların tümü, kullanım sırasında en verimli şekilde belirlenmeli ve ortadan kaldırılmalıdır. işleme.
Ve ürün fabrikaya ulaştığında istilacıların potansiyeli bitmiyor. Birçoğunun sahip olduğu koruyucu giysilere ve çeşitli güvenlik önlemlerine rağmen, nesneler orada da karışıma girebilir.
Kaliforniya, Sonoma'da bir gıda bilimcisi olan Richard F. Stier, “Sektörde şirketler, ayırma teknolojisi ile x-ray/metal algılama arasında ayrım yapma eğiliminde” dedi. "İkinci teknolojiler, belirli yabancı maddeleri çıkarmak için tasarlandı."
Stier, metal dedektörleri ve x-ray makinelerinin yoğunluk farklılıklarına dayalı olarak metal, taş, sert kemik, plastik ve diğer malzemeleri tanımlayabildiğini söyledi. Lazerler ve farklı ışık kaynakları kullanan ayırma teknolojilerinden farklı bir hayvan olduklarını vurguluyor.
Sıralama: Nasıl ve Ne Zaman
John Kadinger, Key Technology Washington, Walla Walla'da bulunan bir pazar yöneticisi, standart ve kızılötesi seçeneklere sahip renkli kameralar kullanarak optik ayıklamanın yanı sıra, iyi ürünü diğerlerinden ayırt etmek için renk ve doku farklılıklarını algılayabilen lazer sistemlerinin de, uygulamaya bağlı olarak tek başına veya kameralarla birlikte, tesise gelen ürünlerin taranmasında etkili olduğunu söyledi. Floresans algılayan lazer ayıklayıcı, iyi ürünü kötü üründen ayırmak için renk, boyut ve şeklin yanı sıra farklı klorofil seviyelerini de tanımlıyor.
Kadinger, metal algılamanın tipik olarak gerçek paketlerdeki metalik yabancı madde için son kontrol olduğunu söyledi.
“Dijital sıralama ise hatta birden fazla yerde yapılabilir” dedi. "Temel fark, dijital sıralamanın, yabancı maddeleri ve kusurları birden çok özelliği kullanarak tanımlamak için birden çok sensör türünü kullanmasıdır... renk, şekil, boyut, yapı ve biyokimyasal özellikler."
Daha önce tarama yapılmadan paketleme tamamlandıktan sonra metal algılamayı kullanmak israf olabilir, dedi. Kadinger, yabancı madde bulunması durumunda paketin tamamının kaldırılacağını söyledi. Ürünü daha erken tarayan şirketler daha verimli olabilir ve daha az atık görebilir, dedi.
"Tesis düzenine bağlı olarak, alıcı tarafta toplu tasnif veya paketlemeden hemen önce veya arada herhangi bir yerde tasnif yapıyoruz" dedi. “Tesisimize geldiğinde öncelikle yabancı madde ve kusurları arıyoruz. Süreçte daha sonra kusurlara daha fazla odaklanılır, ancak yabancı madde de hala önemlidir. Ayırıcının yerleştirildiği yer, tesisin felsefesine bağlıdır.”
Bazı işlemler, istenmeyen yabancı maddelerin ve kusurlu öğelerin büyük kısmının bir an önce ortadan kaldırılmasını sağlamak için sürecin başında daha fazla sıralayıcı kullanır - Kadinger'in onayladığı rutin.
Kadinger, "Eskiden, tüm işlemleri önceden yapın, ardından paketlemeden önce kalite kontrolünü yapın ve yapın" dedi. “Ama şimdi bazıları, önden sıralama yaparak süreci iyileştirdiğini buluyor.”
Kadinger, "satmayacakları şeyleri işlemedikleri için" bu daha verimli olabilir. "Kusurları daha erken ortadan kaldırmak daha kolay, yalnızca esas olarak iyi ürünü işleyerek."
Erken taramada kötüyle birlikte bir kenara atılan “iyi ürün”ün bir kısmının ikinci bir sıralamadan geçirilip geri kazanılabileceğini de ekliyor.
“Veriminizi ve verimliliğinizi mümkün olan en kısa sürede artırmak için sıralama yapmanın ve sonunda kulak tıkacı, eldiven veya tesiste kullanılan herhangi bir şey gibi akıntıya hiçbir şeyin girmediğinden emin olmanın optimum olduğuna inanıyoruz” dedi. . Konumumuz her iki uçta (sıralama).”
Tabii ki, metanın da süreçle çok ilgisi var.
Kadinger, uygun bir kullanım örneği olarak çok fazla tarla döküntüsü ile gelme eğilimiyle ıspanaktan bahsederek, "Genel olarak yeni kesilmiş bir uygulama için hem erken ayıklama hem de daha sonra işlem için kamera ve lazer sensörleri öneriyoruz" dedi. kombine teknoloji için.
Kadinger, fındık ve kuru meyvelerde, Key'in renklendirmelerdeki ince farkları ayırt etmeye yardımcı olmak için "hiper-spektral renk tayfı" kullanan kameralarla deneyler yaptığını söyledi. Örneğin, ceviz ve bademlerin içindeki kabuklar, kabuklar ve zarlar renk olarak çok benzerdir ve neyin ne olduğunu ayırt etmeyi zorlaştırır.
