« Les caméras peuvent examiner chaque oignon sous seize angles différents »

Après les choux de Bruxelles, TechNature veut conquérir les marchés de l'oignon et de la pomme de terre avec sa trieuse optique

Ces dernières années, TechNature a fait une avancée considérable dans le tri des choux de Bruxelles néerlandais, avec la SproutCam : un système de caméra avancé et un traitement d'image basé sur le 'Deep Learning' (l'apprentissage profond). Aujourd'hui, le marché des petits choux est largement couvert et l'entreprise de Moerkapelle (Hollande méridionale) se lance vers des solutions de tri pour d'autres fruits et légumes frais. Une machine de tri optique combinée pour les pommes de terre et les oignons est actuellement en cours de développement.

Dans la station de tri et d'emballage voisine d'Ajuin, la première OnionCam est actuellement testée, mais les machines numéro deux et trois ont déjà été commandées. « Nous travaillons avec des caméras surplombantes et latérales qui inspectent chaque oignon sous 16 angles différents. Nous utilisons également cette technique pour les choux de Bruxelles et les tomates cerises », explique le directeur Wouter Bac.

Selon Bac, la machine se distingue tout particulièrement par les caméras latérales. « L'OnionCam épluche littéralement des yeux les oignons placés sur une courroie en V, puis sur des rouleaux diabolo. Le fait d'isoler les bulbes et tubercules améliore la visibilité des côtés de l'oignon ou de la pomme de terre pendant leur rotation. Cela permet une vision totale du produit, contrairement aux machines équipées de rouleaux de calibrage plats. La capacité d'une trieuse à 12 rangs est de 15 à 20 tonnes par heure, selon le calibrage.

« Les calibreuses optiques actuellement déployées dans la transformation des oignons se trouvent dans une gamme de prix et un volume d'encombrement très différents, ce qui ne les rend vraiment intéressantes que pour les plus grosses entreprises de transformation. Mais il existe encore un large groupe intermédiaire qui travaille actuellement avec des trieurs de chocs et des cellules de lecture, qui pourrait tirer son avantage d cette machine de quatre mètres sur deux. » Selon Wouter, une caractéristique unique du tri des oignons est qu'il faut faire face à une plus grande multitude de variations et de défauts naturels que dans celui des choux de Bruxelles, par exemple. « Nous avons l'habitude de fabriquer des modèles sur-mesure pour des situations particulières. Cela prend un peu plus de temps au niveau du logiciel, mais ce n'est pas un gros problème. Après tout, c'est notre métier. »

A la demande spécifique de la filière oignon, TechNature a intégré deux voies de sortie afin de trier séparément les oignons altérés ou nus d'un côté et les oignons atteints de pourriture et de fissures de l'autre. La reconnaissance d'images de défauts est basée sur des techniques modernes d'intelligence artificielle. Chaque défaut peut être défini séparément et les utilisateurs peuvent spécifier vers quelle sortie le défaut doit être éjecté. Un module optique est disponible en option pour la reconnaissance des défauts internes, basé sur l'infrarouge proche (NIR). « Grâce à l'expérience que nous avons acquise avec le NIR pour les melons et les œufs, entre autres, nous pouvons maintenant accélérer le développement de cette technique pour les oignons », déclare Bac.

« Nous voyons beaucoup de potentiel dans ce marché. Le fait que la machine puisse être utilisée à la fois pour les pommes de terre et les oignons est un gros avantage. Nous espérons donc mettre en service pas moins de 10 à 15 machines par an sur ce marché dans les années à venir. Au départ, l'analyse de rentabilité de la machine était principalement axée sur l'amélioration de la qualité, mais avec le marché du travail actuel, l'organisation de la main-d'œuvre devient un facteur de risque croissant pour les entreprises de tri. Cette solution de lecture et de tri leur permet de s'affranchir de cette situation. » 

Pour plus d'informations :
Wouter Bac
TechNature
Tél. : +31 613198301
wouter.bac@technature.nl 
www.technature.nl 


Date de publication:



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