AI „Oczy” na przyszłość pakowaczy i przetwórców ziemniaków

Ten artykuł pierwotnie ukazał się w wydaniu Potato Gazette. Kliknij tutaj, aby przeczytać cały numer.

Ludzie od dawna są zafascynowani sztuczną inteligencją (AI), aby zwiększyć wydajność i uprościć codzienne życie. W ostatnich latach, wraz z szybkim rozwojem aplikacji asystentów AI, takich jak ChatGPT i Google Gemini, pomysł posiadania awatara AI gotowego do obsługi użytkowników nie jest już nowatorską koncepcją, ale czymś, co dziś szybko staje się koniecznością.

Z perspektywy przetwórcy ziemniaków rosnąca presja na zwiększenie przepustowości, kontrolowanie kosztów pracy i spełnienie wymagań klientów w zakresie stałej jakości ziemniaków zmusiła wiele szop do szybkiego wprowadzania innowacji. Przemysł ziemniaczany jest głodny innowacji i automatyzacji; ręczne metody obserwacji i sortowania z przeszłości nie mogą sprostać dzisiejszym wymaganiom.

W miarę jak kalendarz zmienia się w 2026 r., wiele szop ziemniaczanych skupiło się na przyszłości, pogrążonych w ekscytacji i sceptycyzmie co do roli sztucznej inteligencji w ich działaniach. Dobrą wiadomością jest to, że wiele wcześniejszych zakładów przetwórstwa ziemniaków przygotowało drogę do sukcesu inspekcji sztucznej inteligencji, którą inni mogą przestrzegać.

Jak działa inspekcja AI w przetwórstwie ziemniaków

Starsze sortowniki wizyjne zależą od koloru, aby wykryć wady, ale ziemniaki z odcieniem ziemi, pokrywającym je brudem, same wady wyglądają prawie identycznie jak te systemy. Dlatego, pomimo swoich zalet, konwencjonalne rozwiązania nie pozwalają na wyłączenie oświetlenia. Wizja oparta na sztucznej inteligencji zmienia równanie, zapewniając wgląd i dokładność, która przewyższa ludzkie możliwości.

Wielu procesorów może myśleć, że system kontroli sztucznej inteligencji jest wszechwidzącą, wszechwiedzącą potęgą, która po zainstalowaniu na linii pozostaje własnym zadaniem podejmowania krytycznych decyzji procesowych bez interwencji człowieka. W przypadku niektórych systemów sztucznej inteligencji nie może to być dalej od prawdy.

Ogólnie rzecz biorąc, każdy system kontroli AI składa się z kamer o wysokiej rozdzielczości, czujników i oprogramowania do monitorowania procesów z algorytmami uczenia maszynowego do oceny produktów i materiałów obcych w czasie rzeczywistym. Prawdziwa różnica polega na tworzeniu i szkoleniu modelu AI.

Istnieją zasadniczo dwa różne typy systemów kontroli wzroku opartych na sztucznej inteligencji: nienadzorowana i nadzorowana sztuczna inteligencja. Nienadzorowana sztuczna inteligencja odnosi się do systemu sztucznej inteligencji, który jest pozostawiony własnemu osądowi w odniesieniu do wad produktu, anomalii i materiałów obcych. Systemy nienadzorowane mogą być bardziej zdolne do wykrywania nieprzewidzianych anomalii, co jest dopuszczalne w przypadku produktów spożywczych, w których występują niewielkie różnice (np. linia ciastek/ciastek, w której każdy produkt jest kształtowany i wypiekany do tego samego rozmiaru, koloru, tekstury itp.). Ponieważ jednak ziemniaki wykazują szeroki zakres naturalnych odmian, wad i wyglądów, zastosowanie nienadzorowanej metody AI może wprowadzić więcej fałszywie dodatnich lub negatywnych.

Nadzorowane technologie sztucznej inteligencji są starannie szkolone przez ludzkich ekspertów sztucznej inteligencji, aby kierować sztuczną inteligencją w podejmowaniu właściwych decyzji. W nadzorowanej aplikacji AI systemowi pokazano kilka tysięcy zdjęć dobrych produktów przeciwko wadom produktu w celu opracowania modelu AI. Z biegiem czasu model sztucznej inteligencji jest wzmacniany przez ekspertów i dowiaduje się, co jest, a co nie jest akceptowalne, poprzez ciągłe szkolenie ekspertów sztucznej inteligencji po wdrożeniu systemu w produkcji.

Podczas gdy nadzorowana sztuczna inteligencja wymaga znacznych wstępnych wysiłków w celu szkolenia i wdrażania na linii ziemniaków, naturalna zmienność ziemniaków - i potencjał wejścia kosztownych lub szkodliwych obcych materiałów do procesu - sprawia, że ten ludzki „dotyk” wewnątrz sztucznej inteligencji jest szczególnie cenny. Osadzenie ludzkiego osądu w danych szkoleniowych umożliwiło użytkownikom skuteczne i atrakcyjne aplikacje.

W jaki sposób przetwórcy ziemniaków będą wykorzystywać inspekcję AI w 2026 roku (i później)?

Kontrola ziemniaków przy spożyciu

Punkt, w którym ziemniaki docierają od hodowcy i są ładowane do leja odbiorczego, jest krytyczną i potencjalnie kosztowną częścią operacji przetwarzania ziemniaków. Wstępne sortowanie to miejsce, w którym większość obcych materiałów, takich jak korzenie, skały, piłki golfowe i inne zanieczyszczenia polowe, może wejść do procesu, co wymaga uważnego oka, aby znaleźć te trudne do wykrycia niechciane przedmioty. Każdy obcy materiał, który trafi do opakowania klienta, może kosztować szopę ziemniaków dziesiątki tysięcy dolarów.

Niektóre szopy ziemniaczane rozwiązały klasyfikację ziemniaków przed sortowaniem i wykrywanie materiałów obcych za pomocą systemu sztucznej inteligencji „inteligentnego stołu”. W tych aplikacjach ziemniaki są umieszczane na stole rolkowym, który zapewnia pełny widok każdego ziemniaka w systemie kamer opartym na sztucznej inteligencji. W mgnieniu oka, szybciej niż ziemniak spadający z końca stołu, system AI przeszkolił modele do wykrywania defektów i obcych materiałów.

Dobrze wyszkolony system inteligentnego stołu oblicza procent wszelkich wad (ogólny kształt, zgnilizna,% zieleń, siniaki, uszkodzenia gryzonia/owadów, złamane części itp.) i automatycznie przekierowuje wadliwe ziemniaki do określonego strumienia procesu, uruchamiając palce odrzucające w celu usunięcia ziemniaka, gdy spada przez system. Gdy system wykryje obce materiały, inny zestaw systemów odrzucania uruchamia się i przenosi je do kosza na odrzucanie.

Inteligentne systemy stołowe są zaprojektowane tak, aby obsługiwać duże ilości produktów - do 63 500 kg (140 000 funtów) ziemniaków na godzinę - zapewniając niezawodną pierwszą kontrolę produktu przed późniejszymi fazami procesu.

Wielkość i klasyfikacja ziemniaków w linii

Jak zgodzi się większość właścicieli szop ziemniaczanych, nie ma czegoś takiego jak zły lub bezużyteczny ziemniak. Po umyciu większość ziemniaków jest zazwyczaj kierowana do strumieni wartości, gdzie specyficzni klienci, tacy jak producenci chipsów ziemniaczanych, przetwarzają ziemniaki na składniki lub przetworzoną żywność, #2s lub świeże ziemniaki w supermarketach i restauracjach.

Tradycyjnie ludzcy sortowcy obserwujący linię ręcznie usuwali ziemniaki z linii przenośnika i kierowali je do kilku strumieni procesowych. Przy dzisiejszych prędkościach przepustowości ta metoda sortowania jest zbyt subiektywna i niepraktyczna, aby sortowcy mogli skutecznie zarządzać. W niektórych regionach, szczególnie w Stanach Zjednoczonych, utrzymanie tej siły roboczej było szczególnie trudne w ostatnich latach, co skutkuje licznymi skargami klientów na zapewnienie jakości.

Aby rozwiązać te wyzwania jakościowe, niektóre szopy ziemniaczane zainstalowały wielopasmowe systemy sortowania ziemniaków zasilane sztuczną inteligencją. Podobnie jak inteligentne systemy stołowe, gdy ziemniaki przechodzą przez pasy sortujące, system kamer robi zdjęcia podróżujących ziemniaków, natychmiast oceniając rozmiar ziemniaka, kształt i obecność wad. Na podstawie odczytu ziemniaka system uruchamia palec odrzucający, aby upuszczać ziemniaka na specjalny pas upuszczania strumienia wartości w linii sortowania lub kosz na odrzucenie ziemniaków.

Sortowanie i pakowanie produktu końcowego

W szopach ziemniaczanych ze świeżych opakowań, nawet po przejściu ziemniaków wstępnej obróbki i udaniu się na linię pakującą, istnieje możliwość, że niektóre wadliwe ziemniaki nadal dotrą do linii pakowania. Tutaj znowu, sortowniki ręczne są ostatnią linią obrony do wykrycia tych mniej wymagających specyfikacji ziemniaków, zanim wyruszą do klienta.

Ostatnio aplikacje łączące system kontroli oparty na sztucznej inteligencji z robotem Delta stały się potężnym, wydajnym sposobem sprawdzenia końcowych specyfikacji jakości ziemniaków przed zapakowaniem. Podobnie jak wcześniej omówione aplikacje, kamery połączone z systemem sztucznej inteligencji analizują ziemniaki na stole rolowanym, stosując modele sztucznej inteligencji w celu weryfikacji cech wizualnych ziemniaków. Na podstawie swoich ustaleń technologia sztucznej inteligencji uruchomi automatyczne ramię sortujące do zbierania i usuwania niedopuszczalnych produktów do właściwych strumieni wartości.

Robotyczne sortery eliminują subiektywność z procesu decyzyjnego, powodując mniejszą liczbę błędów, mniej obciążeń zwrotnych i znaczne oszczędności siły roboczej. W rzeczywistości użytkownicy, którzy zintegrowali dwa roboty na linii sortującej, osiągnęli szybkość usuwania od 80 do 100 ziemniaków na minutę — znacznie szybciej niż może to osiągnąć zespół ludzi sortowników.

Inteligentniejsze linie przetwarzania dla silniejszych linii końcowych

Sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzi ani procesów w szopie ziemniaczanej; wzmacnia je. Ostatecznie wartość kontroli sztucznej inteligencji wykracza poza zastępowanie zadań ręcznych lub ograniczanie błędów — może ona w sposób ilościowy ulepszać i skalować operacje, aby sprostać rosnącym wymaganiom. Zapewniając spójną, obiektywną i szybką kontrolę produktów, aplikacje AI utrzymują jakość produkcji, gdy praca jest ograniczona lub obrót jest wysoki. Procesory mogą zmniejszyć ilość odpadów, chronić dalszy sprzęt i pewnie spełniać specyfikacje klientów bez utraty prędkości linii.

Dzisiejsze systemy kontroli sztucznej inteligencji wykroczyły poza teoretyczne laboratoryjne lub fazy testowe — zostały zaprojektowane do produkcji w świecie rzeczywistym i są gotowe do obsługi teraz i w przyszłości.