Tam ve tahribatsız muayene tam olarak üretim görüntü işleme yazılımı ve ayırma makineleri aracılığıyla beslemeden optik sisteme kadar ilgili tüm faktörlerin ve ekipman bileşenlerinin optimum işlevselliği sağlanarak hacimlere ulaşılır.
Büyük ölçekli işlemciler, özel üretim ihtiyaçlarına göre patatesin rengini, boyutunu, şeklini, özelliklerini ve bileşimini tanıyan elektronik ayırıcı için çeşitli seçeneklere sahiptir.
Ürün muayenesi talepleri, mükemmel, hatasız patatesleri, neredeyse hiç yabancı madde içermeyen, imalatçılar tarafından geliştirilen ekipmanlarla elde etme noktasına kadar karşılanmaktadır. Kiremko, Key TechnologyTomra, Idaho Çelikveya Herbert Engineering (ve liste devam edebilir).
Bahisler yüksek: Lamb Weston Şirketin Mart ayı başında yaptığı açıklamaya göre, tamamen otomatikleştirilmiş bir patates ayıklama sürecine 20 milyon Euro yatırım yapılıyor. Buna karşılık, yenilikler tüm üretim kapasitelerinde nihai ürün standardını yükseltiyor: Key Technology Bu yılın başlarında, Sınıflandırmaya Göre Sırala özelliğinin tüm kayış tahrikli G6 optik ayırıcılar - Manta, Optyx ve Tegra için mevcut olduğunu duyurdu.
Optimum Seçim
Bu tür bir otomasyonu kullanarak işlemci, incelenen her kusurlu parça için kabul / reddetme kararlarını tanımlayarak, sıralayıcılar ürünü sayıya göre derecelendirirken, çıktı kalitesini kontrol eder.
Bu, üreticiye göre, sıralama yeteneklerinde dünyada bir ilktir ve Sınıflandırmaya Göre Sırala, verimi yüzde bir ila üç artırmaktadır.
Operatörün artık ayırıcının eşiklerini sübjektif olarak ayarlaması gerekmiyor, bu da nihai üründe kalite dalgalanmalarına neden olmuyor: yazılım, boyutuna ve rengine bağlı olarak belirli bir kusurun potansiyel olarak geçmesinin genel durumu nasıl etkileyeceğini dikkate alarak hammaddeleri kabul edecek veya reddedecektir İşlemcinin özelliklerine kıyasla son ürün kalitesi.
Yüzey hataları
Boyut dağılımı ve anormal şekillerin yüzdesi
Bakteri veya mantar saldırılarından kaynaklanan yüzey pürüzlülüğü
Yumru çimlenmesi
Işığa maruz kaldıktan sonra yeşil noktalar / bölgeler
Viral, bakteriyel veya fungal açılardan kaynaklanan morluklar ve hastalıklar
Kaynak: Gıda Kalitesi Değerlendirmesi için Bilgisayarlı Görme Teknolojisi, Academic Press, 2007 - Da-Wen Sun (ed); Bölüm 13: Patateslerin Derecelendirilmesi
Yine başka bir dünya ilk kez tanıtıldı MarcelissenVenlo merkezli şirkete göre. 3D optik sıralayıcı patatesi ve olası kusurları kaydeden yerleşik kameraları ile patatesleri boyut, uzunluk, genişlik, şekil, oran, renk, kusur ve yeşil yüzdeye göre seçer. İki şeritte 72,000 patates kapasitesine sahip makine aynı zamanda kusurları işleme hattından çıkarmak için kendi kriterlerine sahip valflerle donatılmıştır.
