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自动化水果分拣，提高食品质量、安全性和客户满意度
海洋光学和 Lugo Machinery & Innovation 合作，创建了一套完全集成的系统，每秒钟可以扫描并分拣多达 25 只新鲜椰枣，无需人工干预
挑战
传统食品分拣方法依靠工人的专业知识，基于工人肉眼进行质量评估。Lugo 寻求使用海洋光学的光学传感硬件和机器学习功能来提高分拣过程的质量、安全性和效率，旨在提高客户信任度并确保优质食品。
Lugo 的实施时间非常短，只有四个月到椰枣旺季，他们以前在光谱学方面的经验也很有限。
见解
根据 Lugo 的样品，海洋光学的应用科学家进行了内部可行性研究，快速研发出一种测量水果中水分含量的方法，并确定了系统的最佳光学硬件组件。
然后，海洋光学前往以色列的客户实地，分析了一组更多的椰枣样品。海洋光学软件工程师团队利用这些数据，开发出专有的机器学习算法，克服了传统化学计量方法上所遇到的干扰。
Lugo 掌握了 850-900 nm 之间的椰枣水分光谱响应，并认为分析仅集中在这一范围之内。海洋光学扩大了这一光谱范围，将其他具有统计影响的可重复光谱特征也包括在内。这种水平的应用光谱知识是海洋光学可以为那些专业知识不在光谱领域的客户提供的东西。
由此产生的系统现在可检测人类可能会错过的水果间的异常，并在数据集之间提供更智能、更简化的相关性。
全球椰枣市场不断增长，并为质量分拣带来了技术挑战。我们研发新技术，用于识别水果的内部品质和缺陷。寻求创新技术促成了与海洋光学的合作。
解决方案
海洋光学与总部位于以色列的食品分拣系统制造商 Lugo Machinery and Innovation 合作，开发了一套全自动椰枣分拣系统，与传统方法相比，这套系统具有更高的准确性和效率。
海洋光学提供了技术成熟的光学感应硬件，并与 Lugo 合作，构建一种高级算法，可以根据水份含量对椰枣进行适当分拣。Lugo 将海洋光学的光谱平台集成到输送带系统中，在专用 PC 上运行专用算法。光谱仪模块与系统通信，根据椰枣水分分类，触发阀门的动作，对椰枣进行分拣。该分拣系统的结构可以扫描每颗椰枣，并按照 12 个潜在相关模型进行衡量，在几毫秒内即可生成输出。
这套自动化系统降低了间接成本，提高了该系统使用设施的安全性。海洋光学和 Lugo 合作，为食品分拣行业开辟了更深入使用先进工具和机器学习的潜力，有助于未来的食品安全保证。
Lugo和海洋光学之间卓有成效的合作始于我们发送样品进行首次检查，其中包括双方公司技术团队之间的定期会议。通过分享光学、机械和软件方面的知识，我们在短期内达到了预期的效果。
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