基于人工智能的机器人马铃薯分拣机提高了产品分级并削减了成本

SiftAI^® KPM Analytics旗下品牌Smart Vision Works的机器人分拣机是业内第一个用于最终马铃薯检验和分拣的自动化系统。 

马萨诸塞州韦斯特伯勒（2024年11月13日）——新鲜包装的马铃薯加工商很难找到工人来对马铃薯分拣和分级进行最终检查。即使棚屋有足够的员工，客户仍会看到缺陷，可接受的马铃薯也会被浪费。现在，机器人分拣机首次可用于自动化最终检查，从而确保准确的分级，增加利润，并允许管理人员将稀缺的员工重新部署到其他任务中。

SiftAI^® 机器人分拣机将三角机器人与基于人工智能的视觉检测系统相结合。每个系统都使用人工智能模型进行编程，用于显示马铃薯的总体大小和形状或是否存在诸如擦伤、裂缝、绿色百分比和其他外观特征等缺陷。SiftAI^® 安装在滚轮台上方^® 相机收集马铃薯各个侧面的图像。对于任何分级超出人工智能模型验收标准的马铃薯，系统会触发机械臂在双机器人系统配置下，以每分钟 80-100 次采摘的速率将马铃薯从产品流中拾取并移除。SiftAI^® 机器人分拣机以与人工检查员相同的灵活性和速度对马铃薯进行检测，但精度要高得多，从而提高了盈利能力并减少了客户退款。

目前，该行业的目标是将不超过5％的缺陷马铃薯送达客户手中，这是美国农业部设定的上限。更重要的是，人工检查员通常会丢弃10％至20％的合格马铃薯，从而降低利润。在测试版测试中，支持人工智能的新型机器人分拣机显著降低了漏检缺陷和错误分级马铃薯的百分比。

除了节省劳动力外，还提高了盈利能力，自动化的财务影响是巨大的。这项投资在不到两年的时间内收回了成本。

KPM Analytics旗下品牌Smart Vision Works的产品开发和创新副总裁柯蒂斯·科林说：“由于北美马铃薯供过于求和工资上涨，许多马铃薯加工商每运出一箱就蒙受损失。”他说：“经理们渴望找到可以降低生产成本的技术。”“当他们看到竞争对手在没有人工成本的情况下管理最终检查时，他们就会对这项技术非常感兴趣。”

先进的人工智能技术

该系统的高精度是可能的，因为其技术不像其他视觉检测系统常用的基本人工智能。取而代之的是，该系统使用的人工智能建立在人工智能科学家12年的开发和多年的马铃薯行业经验之上。与使用光学扫描仪的系统不同，SiftAI^® 系统拍摄完整的数字图像并通过神经网络运行。

可用性

SiftAI^® 机器人分拣机现已可供订购。该产品包括基于视觉的检测系统、复杂的人工智能软件以及由19种不同缺陷组成的经过验证的马铃薯检测模型。要对机器人分拣机在特定应用中的性能进行现场评估，请通过 sales@kpmanalytics.com 与 KPM Analytics 联系。

关于 KPM 分析

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