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Como escolher a Máquina de Classificação de Castanhas Certa: Classificador de Cores Tradicional vs. Classificador de Castanhas com IA

2025-07-10

A notícia a mais atrasada da empresa aproximadamente Como escolher a Máquina de Classificação de Castanhas Certa: Classificador de Cores Tradicional vs. Classificador de Castanhas com IA

Os processadores de castanhas enfrentam hoje uma questão fundamental:
O classificador de cores tradicional ainda é suficiente?

Embora as máquinas de classificação por cores tenham sido amplamente utilizadas na indústria de castanhas por anos, muitas fábricas estão agora percebendo suaslimitações— especialmente quando se trata derachaduras, mofo, podridão interna, egraus de produto mistos.

Neste artigo, explicamos como a classificação com tecnologia de IA funciona de forma diferente e por que mais processadores estão mudando parasoluções inteligentes.


Como os Classificadores de Cores Tradicionais Funcionam

A maioria das máquinas tradicionais usa câmeras para detectardiferenças de corepadrões de forma. Elas são frequentemente treinadas usandoimagens rotuladas manualmente— o que significa que um técnico ensina a máquina:
“Esta é uma boa castanha.”
“Esta tem uma rachadura.”
“Esta está mofada.”

Com base neste treinamento, o classificador usaregras de limitepara separar as castanhas por tipo de defeito ou cor.

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Configuração comum:
Para obter uma classificação completa, as fábricas geralmente precisam combinarvárias máquinas— por exemplo:

  • 1 máquina para classificação por tamanho

  • 1 para classificação por cor

  • 1 para detecção de forma ou rachaduras

⚠️Problemas aparecem quando:

  • Um novo defeito aparece que não foi rotulado antes

  • As rachaduras são pequenas ou escondidas sob sombras

  • A cor do defeito é semelhante à casca normal

  • A podridão interna não pode ser vista por fora


Como os Classificadores de Castanhas com IA Funcionam (Aprendizado Profundo Dentro)

Nossa máquina inteligente de classificação de castanhas usa ummodelo de aprendizado profundo— treinado não por rótulos fixos, mas aprendendo commilhares de exemplos reais de defeitos.

Em vez de apenas dizer "este pixel é mais escuro", a máquina aprende o que umarachaduraou umafruta secaou ummiolo interno podre parecede 360 graus.

Principais diferenças:

Recurso Classificador Tradicional Classificador de Castanhas com IA (Nosso)
Reconhecimento de defeitos Com base em imagens rotuladas Com base em padrões de aprendizado profundo
Cobertura de imagem 1–2 vistas 7+ vistas por castanha (360°)
Adaptabilidade Retreinamento manual necessário Modelo melhora continuamente
Defeitos internos Não pode detectar IA pode identificar problemas ocultos
Flexibilidade de classificação Frequentemente requer 2–3 máquinas Uma máquina com várias saídas

 

a sexta geração da Máquina Inteligente de Classificação de Castanhas da JGY

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Pontos de Dor Reais que Resolvemos

Com nosso classificador de castanhas com tecnologia de IA, você pode:

  1. Detectar mais defeitos, com maior precisão
    → Rachaduras, mofo, fruta seca ao sol, até mesmo miolos descascados com descoloração interna

  2. Classificar por categoria de produto em uma única passagem
    → Por exemplo:

    • Castanhas grandes, médias, pequenas e boas

    • Castanhas rachadas

    • Castanhas secas

    • Miolo com defeito interno
      → Tudo de uma máquina, até8 saídas separadas

  3. Reduzir a contagem de máquinas e o trabalho manual
    → Não há necessidade de vários classificadores de cores + classificadores + inspetores visuais

  4. Lidar com mais volume com melhor qualidade
    → Especialmente útil paralinhas de castanhas de qualidade de exportaçãooucongeladas

Imagem sugerida: Ilustração lado a lado de duas configurações de classificação

  • Esquerda: várias máquinas tradicionais com setas rotuladas (tamanho, cor, rachadura)

  • Direita: um classificador de IA lidando com tudo em uma linha


Caso de Uso: Atualização da Classificação Tradicional para IA

Um processador na Itália costumava usar dois classificadores de cores tradicionais e uma estação de inspeção manual.
Eles enfrentaram problemas com:

  • Defeitos internos negligenciados

  • Alto custo de mão de obra

  • Mistura de produtos (castanhas rachadas e boas)

Depois de mudar para nosso classificador de castanhas com IA de 8 saídas:

  • A precisão da detecção de rachaduras melhorou em 3x

  • A equipe de classificação manual foi reduzida em 70%

  • Saída de qualidade de exportação consistente alcançada


É hora de atualizar?

Se seu classificador atual:

  • Perde defeitos

  • Precisa de ajuste manual frequente

  • Requer várias máquinas para obter o efeito que você precisa

Então você pode estar gastando mais do que deveria — tanto em tempo quanto em perda de produto.

Cominspeção de 360 graus baseada em IA, nosso classificador de castanhas inteligente oferece:

✔️ Maior precisão
✔️ Menos máquinas
✔️ ROI mais rápido
✔️ Operação mais fácil


 

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