Dans la transformation des légumes, quelques millimètres peuvent faire la différence entre le rendement et le gaspillage. Pendant des années, les transformateurs ont accepté des pertes de produit importantes lorsqu'ils retiraient les collets de salade par exemple. Selon Will Uijting de QING, cela était dû en grande partie aux limites des systèmes de vision traditionnels. "La plupart des systèmes conventionnels sont basés sur des hypothèses et des moyennes. Or, les produits alimentaires sont tout sauf des moyennes".
© Qing - Extractacore LTD
Une collaboration entre le spécialiste néerlandais de l'automatisation QING et le constructeur de machines britannique Extractacore a démontré comment la vision pilotée par l'IA peut améliorer considérablement les résultats. L'intégration de la vision 3D IA dans une ligne de découpe existante a permis de réduire les déchets de 30 à 40 % à seulement 3 à 5 %, sans compromettre la vitesse ou la fiabilité.
Des hypothèses à la compréhension
Les machines d'Extractacore sont largement utilisées pour l'enlèvement automatisé des carottes. Cependant, la variation naturelle des produits rendait difficile une coupe précise. "Pour garantir l'enlèvement complet des carottes, les machines avaient tendance à couper plus large que nécessaire", explique Letti Barber d'Extractacore. "Cela garantissait la sécurité et la cohérence, mais cela signifiait aussi la perte de produit utilisable.
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La percée s'est produite lorsque Extractacore a réalisé que la limitation n'était pas mécanique, mais intellectuelle. "Nous avions besoin d'un système capable de comprendre où se trouve le cœur de la plante, et pas seulement de deviner en se basant sur des moyennes", explique M. Letti.
Cette recherche a conduit à QING et à sa plateforme STAQ (See, Think, Act), qui intègre la capture d'images, la prise de décision basée sur l'IA et l'exécution robotique. Le système robotique existant est resté inchangé. Nous avons amélioré les couches "Voir" et "Penser" tout en conservant la couche "Agir" intacte", explique M. Will. Cela a permis de réduire les obstacles à la mise en œuvre pour les clients.
La vision 3D AI en action
La mise à niveau a remplacé la détection traditionnelle des couleurs en 2D par une vision 3D assistée par l'IA, qui permet au système de déterminer la position, l'orientation et la profondeur exactes de la carotte. "Vous ne devinez plus rien, vous savez exactement où se trouve le noyau", explique Will.
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Le système traite environ un produit par seconde, ce qui correspond aux exigences de débit de l'industrie. La fiabilité était essentielle. "L'IA doit réduire la variabilité, et non l'introduire", note M. Will. Du point de vue de l'opérateur, la machine fonctionne comme un système standard, mais avec une précision nettement supérieure.
Au-delà de la réduction des déchets
Pour les transformateurs, la réduction des déchets de 3 à 5 % améliore directement le rendement et les marges. "Une fois que les clients voient les chiffres, la conversation change", explique M. Letti. Mais les avantages ne s'arrêtent pas là : des performances plus régulières, moins de stress dans le processus et des données de production précieuses.
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Le système recueille en permanence des données sur les caractéristiques du produit et la précision de la coupe. "Lorsque vous commencez à mesurer les variations au lieu de les ignorer, vous obtenez une vision totalement nouvelle de votre processus", ajoute M. Will.
Bien que la solution ait d'abord été appliquée à la laitue iceberg, elle peut être étendue à d'autres légumes et à d'autres processus d'enlèvement des carottes. Les deux entreprises s'attendent à ce que la vision pilotée par l'IA devienne la norme dans la transformation des légumes.
"La variabilité n'est pas l'ennemi", conclut M. Will. "L'ignorer l'est. L'IA vous permet de travailler avec des produits naturels selon leurs propres conditions.
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