基于人工智能的新检测系统为马铃薯加工商带来盈利能力

SifTai^® KPM分析品牌Smart Vision Works的智能表有望更好的污染物检测和产品分级。

马萨诸塞州韦斯特伯勒（2024年9月11日）——食品加工商知道异物和不准确的质量分级正在削减利润。为了解决这个问题，他们尝试了X射线探测、金属探测、视觉检测系统和庞大的人工检查员团队，但成功有限。KPM Analytics旗下品牌Smart Vision Works推出的基于人工智能的新视觉检测系统旨在解决这些长期存在的问题。

这个 SifTaI^® 智能桌子 经过人工智能 (AI) 训练，可自动检测和清除异物，并在单次检查中对产品进行分类。与竞争对手的视觉检测系统不同，新系统使用更准确的先进人工智能，使公司能够以比以往更高的吞吐量检查产品和去除异物。测试版客户报告说，农产品利润更高，漏掉的污染物更少，劳动力成本显著降低。

该系统包括摄像头、人工智能软件、传送带和自动弹射机制，具有双重掉落（一个用于异物，一个用于扑杀），以确保只有理想的马铃薯才能进入后期加工阶段。 观看视频，了解系统的运行情况。

提高盈利能力

SifTai智能桌上视觉检测系统的价格极具竞争力。公司经理可以通过将检查人员重新分配到更高技能的领域来证明投资的合理性。近年来，工资急剧上涨，因此公司经理将珍惜让员工远离低技能活动的机会。

此外，该系统可帮助加工商避免因污染物而对客户处以罚款。对于某些处理商来说，每起事件的罚款可能要花费50,000美元，每年总额为数十万美元。

由于先进的人工智能技术的速度，可以提高输送机速度，从而为操作员提供更高的每班吞吐量。

最重要的是，该系统通过对擦伤、腐烂和绿色的复杂评估，对农产品进行精确分级。根据KPM Analytics智能视觉工作人工智能部门总裁克里斯托弗·布莱恩特的说法，“我们估计，多达20％的马铃薯通常会被转移到错误的价值流中，从而降低盈利能力并导致客户满意度问题。”更准确的分拣系统会将更少的农产品转移到利润较低的用途上，而更高质量的农产品可能会带来更高的价格。

所有马铃薯种植者和加工商都将受益

人工智能驱动的系统解决了马铃薯加工商每天面临的特定业务和运营挑战。

• ‍薯片土豆： 通过立即清除工艺流程中的异物，避免罚款（退款）。‍
• 加工土豆： 还可以消除异物，同时根据大小、缺陷存在等对马铃薯进行可靠的分类。‍
• 新鲜包装土豆： 预先分拣以减少工厂的马铃薯数量，最大限度地降低异物风险，并只向客户交付最好的马铃薯。

先进的人工智能技术

这些改进是可能的，因为该系统的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年的开发和十年的食品分拣应用经验之上。与使用光学扫描仪的竞争对手不同，该系统拍摄完整的数字图像并通过神经网络运行。用户会收到详细的数据进行分析。

可用性

SifTai智能餐桌系统现已开始接受订购，交货期为14-16周。有关具有更多倾斜托盘或其他功能的定制配置的交货时间，请联系工厂。

关于 KPM 分析

KPM Analytics是科学仪器领域的全球领导者，主要专注于分析食品、饲料、农业和环境领域的关键参数。我们提供全面的产品和服务，以独特的方式解决客户的问题。我们的产品品牌包括艾迈斯联盟、布鲁因斯仪器、肖邦科技、EyePro系统、过程传感器公司、Sensortech、Sightline过程控制、智能视觉工作和Unity Scientific。两家公司在提供先进、可靠的分析解决方案方面都有着悠久的历史，以确保产品质量和优化过程效率，客户服务是我们一切工作的中心。参观 https://www.kpmanalytics.com 了解更多。