KI „blickt“ auf die Zukunft der Kartoffelverpacker und -verarbeiter

Dieser Artikel erschien ursprünglich in einer Ausgabe der Potato Gazette. Klicken Sie hier, um die vollständige Ausgabe zu lesen.

Menschen sind seit langem von künstlicher Intelligenz (KI) fasziniert, um die Effizienz zu steigern und das tägliche Leben zu vereinfachen. In den letzten Jahren, mit der rasanten Entwicklung von KI-Assistentenanwendungen wie ChatGPT und Google Gemini, ist die Idee, einen KI-Avatar für seine Nutzer bereit zu haben, kein neuartiges Konzept mehr, sondern etwas, das heute schnell zu einer Notwendigkeit wird.

Aus Sicht der Kartoffelverarbeiter hat der zunehmende Druck, den Durchsatz zu steigern, die Arbeitskosten zu kontrollieren und die Kundenanforderungen an eine gleichbleibende Kartoffelqualität zu erfüllen, viele Betriebe zu schnellen Innovationen gezwungen. Die Kartoffelindustrie ist hungrig nach Innovation und Automatisierung; manuelle Beobachtungs- und Sortiermethoden der Vergangenheit können den heutigen Anforderungen nicht gerecht werden.

Da sich der Kalender dem Jahr 2026 zuwendet, haben viele Kartoffelschuppen die Zukunft ins Visier genommen und sind voller Begeisterung und Skepsis, was die Rolle der KI in ihrem Betrieb angeht. Die gute Nachricht ist, dass viele Early-Adopter-Kartoffelverarbeitungsbetriebe den Fahrplan für erfolgreiche KI-Inspektionen festgelegt haben, dem auch andere folgen können.

So funktioniert die KI-Inspektion bei der Kartoffelverarbeitung

Herkömmliche Bildsortierer sind auf die Farbe angewiesen, um Defekte zu erkennen, aber Kartoffeln mit ihrem Erdton, dem Schmutz, der sie bedeckt, die Defekte selbst sehen alle fast identisch mit diesen Systemen aus. Aus diesem Grund reichen herkömmliche Lösungen trotz ihrer Vorteile nicht aus, um eine Einrichtung zum Ausschalten des Lichts zu ermöglichen. KI-gestütztes Sehen verändert die Gleichung und liefert Einblicke und Genauigkeit, die menschliche Fähigkeiten übertreffen.

Viele Prozessoren denken vielleicht, dass ein KI-Inspektionssystem ein allsehendes, allwissendes Kraftpaket ist, das, sobald es an einer Linie installiert ist, es sich selbst überlassen bleibt, wichtige Prozessentscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen. Für bestimmte KI-Systeme könnte dies nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein.

Im Allgemeinen besteht jedes KI-Inspektionssystem aus hochauflösenden Kameras, Sensoren und Prozessüberwachungssoftware mit Algorithmen für maschinelles Lernen, um Produkt- und Fremdmaterialien in Echtzeit zu bewerten. Der eigentliche Unterschied liegt in der Erstellung und dem Training des KI-Modells.

Es gibt im Wesentlichen zwei verschiedene Arten von KI-basierten visuellen vision inspektionslösungen: unbeaufsichtigte und überwachte KI. Unüberwachte KI bezieht sich auf ein KI-System, das seinem eigenen Urteil über Produktfehler, Anomalien und Fremdmaterialien überlassen ist. Unbeaufsichtigte Systeme sind möglicherweise besser in der Lage, unvorhergesehene Anomalien zu erkennen, was für Lebensmittelprodukte akzeptabel ist, bei denen es nur geringe Abweichungen gibt (z. B. eine Keks-/Kekslinie, bei der jedes Produkt in derselben Größe, Farbe, Textur usw. geformt und gebacken wird). Da Kartoffeln jedoch eine Vielzahl natürlicher Variationen, Defekte und Erscheinungsbilder aufweisen, kann die Verwendung einer unbeaufsichtigten KI-Methode zu mehr falsch positiven oder negativen Ergebnissen führen.

Überwachte KI-Technologien werden von menschlichen KI-Experten sorgfältig geschult, um die KI dabei zu unterstützen, richtige Entscheidungen zu treffen. In einer überwachten KI-Anwendung werden dem System mehrere tausend Bilder guter Produkte gegen Produktfehler angezeigt, um ein KI-Modell zu entwickeln. Im Laufe der Zeit wird das KI-Modell von Experten verstärkt und lernt, was akzeptabel ist und was nicht, indem es von KI-Experten kontinuierlich geschult wird, nachdem das System in der Produktion eingesetzt wird.

Überwachte KI erfordert zwar einen erheblichen Vorabaufwand, um sie an einer Kartoffellinie zu trainieren und einzusetzen, aber die natürliche Variabilität von Kartoffeln — und das Potenzial, dass teure oder schädliche Fremdstoffe in den Prozess gelangen — macht diese menschliche „Berührung“ innerhalb der KI besonders wertvoll. Die Einbettung menschlichen Urteilsvermögens in die Trainingsdaten hat erfolgreiche und überzeugende Anwendungen für Benutzer ermöglicht.

Wie werden Kartoffelprozessoren die KI-Inspektion im Jahr 2026 (und darüber hinaus) einsetzen?

Kartoffelinspektion bei der Aufnahme

Der Punkt, an dem die Kartoffeln vom Erzeuger ankommen und in einen Aufnahmetrichter geladen werden, ist ein kritischer und potenziell kostspieliger Teil der Kartoffelverarbeitung. Bei der Vorsortierung können die meisten Fremdstoffe wie Wurzeln, Steine, Golfbälle und andere Feldtrümmer in den Prozess gelangen. Daher ist ein sorgfältiges Auge erforderlich, um diese schwer zu erkennenden unerwünschten Gegenstände zu finden. Jedes Fremdmaterial, das es in die Kundenverpackung schafft, kann den Kartoffelschuppen Zehntausende von Dollar kosten.

Einige Kartoffelschuppen haben die Sortierung von Kartoffeln vor der Sortierung und die fremdkörpererkennung mithilfe eines KI-Systems „intelligenter Tische“ gelöst. Bei diesen Anwendungen werden Kartoffeln auf einen Rolltisch gelegt, der dem KI-basierten Kamerasystem einen vollständigen Überblick über jede Kartoffel bietet. Im Handumdrehen, schneller als eine Kartoffel, die vom Ende des Tisches fällt, trainierte das KI-System Modelle, um Defekte und Fremdstoffe zu erkennen.

Wenn ein intelligentes Tischsystem gut trainiert ist, berechnet es den Prozentsatz aller Defekte (Gesamtform, Fäulnis, %grün, Blutergüsse, Nagetier-/Insektenschäden, zerbrochene Teile usw.) und leitet die defekten Kartoffeln automatisch in ihren definierten Prozessablauf um, indem sie Auswurffinger auslösen, um die Kartoffel zu entfernen, sobald sie durch das System fällt. Wenn das System Fremdstoffe erkennt, löst ein anderes Ausleitungssystem aus und befördert sie in einen Abfallbehälter.

Intelligente Tischsysteme sind für hohe Produktmengen — bis zu 63.500 kg (140.000 lbs) Kartoffeln pro Stunde — konzipiert und ermöglichen eine zuverlässige erste Produktkontrolle vor späteren Prozessphasen.

Inline-Sortierung und Sortierung von Kartoffeln

Wie die meisten Besitzer von Kartoffelschuppen zustimmen werden, gibt es keine schlechte oder unbrauchbare Kartoffel. Nach dem Waschen werden die meisten Kartoffeln in der Regel in ihre Wertströme geleitet, wo bestimmte Kunden, wie Hersteller von Kartoffelchips, Kartoffeln für Zutaten oder verarbeitete Lebensmittel, #2s, oder Frischverpackungskartoffeln für Supermärkte und Restaurants verarbeiten.

Traditionell entnahmen menschliche Sortierer, die die Linie beobachteten, die Kartoffeln manuell von einer Förderlinie und leiteten sie in mehrere Prozessströme ein. Bei den heutigen Durchsatzgeschwindigkeiten ist diese Sortiermethode zu subjektiv und unpraktisch, als dass Sortierer sie effektiv verwalten könnten. In einigen Regionen, insbesondere in den Vereinigten Staaten, war die Aufrechterhaltung dieser Arbeitskräfte in den letzten Jahren eine besondere Herausforderung, was zu zahlreichen Beschwerden von Kunden zur Qualitätssicherung führte.

Um diese Qualitätsherausforderungen zu lösen, haben einige Kartoffelschuppen KI-gestützte mehrspurige Kartoffelsortiersysteme installiert. Ähnlich wie bei den intelligenten Tischsystemen macht ein Kamerasystem beim Durchlaufen der Kartoffeln durch die Sortierbahnen Bilder der reisenden Kartoffeln und bewertet sofort die Größe, Form und das Vorhandensein von Defekten der Kartoffeln. Basierend auf dem Ablesen der Kartoffel löst das System einen Ausschleusfinger aus, um die Kartoffel auf eine spezielle Wertstromanlage in der Sortierlinie oder einen Auswurfbehälter für Kartoffeln fallen zu lassen.

Sortierung und Verpackung des Endprodukts

In frisch verpackten Kartoffelschuppen besteht die Möglichkeit, dass einige defekte Kartoffeln die Verpackungslinie erreichen, auch wenn die Kartoffeln ihre Vorverarbeitung durchlaufen haben und zur Verpackungslinie gelangen. Auch hier sind Handsortierer die letzte Verteidigungslinie, wenn es darum geht, diese Kartoffeln zu entdecken, die unter den Spezifikationen liegen, bevor sie zum Kunden gehen.

Vor Kurzem haben sich Anwendungen, die ein KI-gestütztes Inspektionssystem mit einem Delta-Roboter kombinieren, als leistungsstarke und effiziente Methode herausgestellt, um fertige Kartoffeln vor dem Verpacken auf Qualitätsspezifikationen zu überprüfen. Wie bei den zuvor behandelten Anwendungen analysieren Kameras, die mit einem KI-System verbunden sind, Kartoffeln auf einem Rolltisch und verwenden KI-Modelle, um die visuellen Merkmale der Kartoffeln zu validieren. Basierend auf ihren Ergebnissen wird die KI-Technologie den robotischen Sortierarm auslösen, um die inakzeptablen Produkte aufzunehmen und in die richtigen Wertströme zu transportieren.

Robotersortierer eliminieren Subjektivität im Entscheidungsprozess, was zu weniger Fehlern, weniger Rückbuchungen und erheblichen Arbeitseinsparungen führt. Tatsächlich haben Anwender, die zwei Roboter in eine Sortierlinie integriert haben, Entfernungsraten zwischen 80 und 100 Kartoffeln pro Minute erreicht — viel schneller, als es ein Team von menschlichen Sortierern erreichen kann.

Intelligentere Verarbeitungslinien für ein besseres Geschäftsergebnis

KI ersetzt nicht die Menschen oder Prozesse in einem Kartoffelstall, sie verbessert sie. Letztlich geht der Wert der KI-Inspektion über den Ersatz manueller Aufgaben oder die Reduzierung von Fehlern hinaus — sie kann den Betrieb messbar verbessern und skalieren, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. KI-Anwendungen sorgen für eine konsistente, objektive und schnelle Produktinspektion und sorgen so für eine gleichbleibende Qualität, wenn nur wenig Personal zur Verfügung steht oder die Fluktuation hoch ist. Prozessoren können Abfall reduzieren, nachgeschaltete Geräte schützen und Kundenspezifikationen zuverlässig erfüllen, ohne Abstriche bei der Liniengeschwindigkeit machen zu müssen.

Die heutigen KI-Inspektionssysteme haben die theoretischen Labor- oder Testphasen hinter sich gelassen — sie wurden für die reale Produktion konzipiert und sind jetzt und in Zukunft einsatzbereit.