Les progrès technologiques semblent inéluctables et le secteur des fruits et légumes s'y met également, tant au niveau de la culture que de l'emballage. "Nous poursuivons actuellement le développement d'un système de caméra utilisant l'intelligence artificielle", explique Robert Peters, directeur R&D d'Aweta. Cette entreprise néerlandaise se concentre sur le développement de systèmes avancés qui utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour effectuer des analyses de qualité complexes.
Le système en cours de développement se concentre sur le classement des poivrons en fonction de leur qualité extérieure. Aweta avait déjà appliqué l'IA et l'apprentissage automatique au tri des pommes et des agrumes. Elle a utilisé une nouvelle technique d'imagerie pour créer une base de données complète des produits intacts et défectueux, ainsi que des différents types de défauts. Un algorithme d'auto-apprentissage utilise cette base de données pour distinguer les produits.
Comme Google et Tesla
Robert compare la technologie utilisée par Aweta à celle de Google et Tesla. Les systèmes avancés qu'Aweta développe lui permettent de détecter avec précision des défauts complexes sans sacrifier la capacité. Pour ce faire, elle utilise la dernière génération de caméras CMOS, qui fournissent des images numériques à haute résolution. Aweta a mis au point une configuration de caméra hyperspectrale composée d'un mélange d'images couleur et de trois longueurs d'onde infrarouges différentes. Elle combine les images et utilise l'intelligence artificielle pour distinguer tous les défauts possibles.
Des ressorts plutôt qu'une courroie
Outre l'imagerie hyperspectrale, d'autres techniques sont disponibles, telles que les rayons X et l'imagerie térahertz, explique M. Robert. Toutefois, les exigences de qualité actuelles font que l'imagerie hyperspectrale est suffisante pour effectuer toutes les lectures nécessaires. Il reste à voir si d'autres techniques seront nécessaires à l'avenir.
La machine à couper les poivrons d'Aweta peut scanner cinq produits par seconde, tandis qu'une machine à trier les agrumes traite 14 fruits par seconde. Robert souligne que même s'il est possible de trier différents types de fruits et de légumes sur la même ligne, les caractéristiques spécifiques des produits nécessitent des configurations de caméra personnalisées. Pour analyser de manière optimale toute la surface d'un produit, Aweta opte pour des convoyeurs à ressorts au lieu d'une bande. Les produits peuvent ainsi tourner, ce qui permet aux caméras d'en voir tous les côtés.
Approche intégrée
Pour rester compétitive au niveau mondial, Aweta investit massivement dans le développement continu de capteurs, de systèmes de caméras et de logiciels. M. Peters explique que le tri par couleur est relativement simple, mais que l'analyse approfondie de la qualité exige davantage. Il faut des techniques spécialisées et de l'intelligence artificielle pour détecter, par exemple, une meurtrissure sur une pomme ou une coupure sur un poivron. Outre les machines de tri, Aweta propose également des solutions intégrées à 100 %, telles que l'enlèvement des conteneurs, la palettisation et la gestion des commandes. Cette approche intégrée offre une valeur ajoutée et peut être reliée au système ERP du client, fournissant ainsi des informations précieuses à l'emballeur.
Aweta G&P BV
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