Színválogató

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt közreműködők, és jelentősen eltérhet a 2014. július 2-án felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzések 43 szerkesztést igényelnek .

Fényképválogató , optikai válogató  - berendezés, amely lehetővé teszi bármilyen ömlesztett anyag válogatását a test olyan fizikai tulajdonsága alapján, mint a szín . Az objektumok elemzéséhez monokróm kamerákat (CCD, CMOS) és színes kamerákat (például RGB) is használnak. Monokróm kamera használata esetén nem lehet jogosan beszélni a szín szerinti rendezésről - inkább egy olyan paraméter szerinti rendezésnek nevezhető, mint a színárnyalat (intenzitás).

Létrehozási előzmények

Japánnak számít az az ország, ahol először gyártottak színes válogatót . Ezeket az elválasztókat a rizs válogatására használták. Egy másik változat szerint ipari méretekben először az 50-es években kezdték el használni az optikai válogatókat az USA-ban. snack (chips) termékek gyártása során. A szovjet időkben kísérleti példányt készítettek Leningrádban , de nem került gyártásba. A mai napig a világ szinte minden országában gyártanak különféle márkájú és konfigurációjú színválogatókat.

Fotószeparációs technológia

A színválogató képességei az idegen test színében eltérő termék áramlásának meghatározására korlátozódnak. Ebben az esetben minimális lehet a különbség a jó és a nem megfelelő termék között. Ez a monokromatikus elválasztásra és az egyik termék színtónusának különbségére vonatkozik egy másik termék tónusától. Ezenkívül vannak olyan válogatók, amelyek két vagy több szín alapján válogatnak (bikromatikus, trikromatikus, RGB - piros-zöld-kék rendszerek és ezek változatai). Lehetőség van még könnyű termék, fekete termék, átlátszó termék (üveg, műanyag, ásványi anyagok) szétválasztására, IR spektrumban történő elválasztásra (azonos színű részecskéket is beleértve), röntgen- és UV-lumineszcens válogatásra (alap alapján). a termékben lévő szennyeződések izzó hatása ilyen hullámhosszú besugárzás esetén) stb.

Hogyan működik

Jelenleg két fő típusa van a színválogatóknak: szenzorokon és CCD-kamerákon (vagy CMOS-kamerákon). Az érzékelő  lényegében egy szilícium lapka, amely töltéseket képes tárolni. Az érzékelőkre épülő fotoszeparátorok fényáram-analizátorként érzékelőt használnak - egy szilícium fényvevőt, míg a szemcseelemzés a szemcse teljes területén (közös foltján) történik. A CCD-kamera fő munkaeleme fényérzékeny elemekből álló szilíciummátrix. A CCD-mátrixok képét pontként kapjuk meg, ellentétben az érzékelőtől kapott képpel.

Lehetőség van színes kamerák használatára is az elemző rendszerben. A színes kép beviteléhez speciális rendszereket használnak, amelyek különböző spektrumokban elemzik a fluxus intenzitását, majd összegzik azokat. A mai napig a készülékek 1024, vízszintesen 2048 vagy 5120 pixeles mátrixokat használnak. A CCD-mátrix a tálca teljes szélességét vizsgálja, nem egyetlen csatornát.

A CCD kamerás színválogatók előnyben részesítik az érzékelő eszközöket, mivel a CCD kamerák pontirányban vizsgálják a szemcséket. Lehetőségük van a kisebb hibás szemeket a hulladékba eltávolítani, például vetőmag válogatáskor - hasított szemek, rizs válogatáskor - foltok és betegségek stb.

Alkalmazás

A színes válogató az élelmiszeripar, az orvostudomány, a vegyipar különböző ágaiban használható, ásványi anyagok és sók válogatásánál, hulladék ( üveg , műanyag ) újrahasznosításánál stb.

A rizs , a szezám , a borsó , a búza, a zab, a hajdina, a napraforgó, a tea, a bab és a bab, a fenyőmag , a dió stb. az élelmiszeriparban feldolgozott anyagként működhet . -a minőségi vetőmag különösen fontos.anyag. Tisztítása igen jelentős probléma, melynek megoldása nagy jelentőséggel bír. Ez a probléma különösen éles a kismagvú növények vetőmaganyagának előkészítésében: zöldségfélék, fűszernövények, gyógynövények, virágok és egyes ipari növények. A színválogató használata lehetővé teszi a vetőmagtermelők számára, hogy a legmagasabb követelményeknek megfelelő, a GOST jelenlegi minőségi előírásainak megfelelő termékekkel lássák el a piacot .

A színleválasztók az élelmiszeriparban és a feldolgozóiparban találták a legszélesebb körű alkalmazást. Ott van keresletük, ahol az ömlesztett alapanyagok legmagasabb minőségi választékára van szükség. A színes válogatók például a malomgyártás előkészítési folyamatának utolsó szakaszában foglalják el a helyüket. Valójában, miután áthaladt a gépen, a gabona 99,9%-os tisztaságig szortírozódik.

A gabonaféléken kívül más élelmiszeripari termékek tömegeinek válogatására is alkalmazzák a fotoszeparációt: hüvelyesek és olajos magvak, diófélék, fűmagvak, szárított gyümölcsök és bogyók.

Most ez a technika két kulcsfontosságú jellemzőcsoport szerint rendezi a termékeket. Az első geometrikus. Ezek az objektum mérete, alakja, területe, forgácsok, repedések, egyéb hibák stb. A második csoport a színjellemzők. Vagyis maga a szín, árnyalatok, a termék fényereje stb.

Korábban nem lehetett színválogatóval feldolgozni olyan termékeket, mint a csíkos napraforgó és a száras mazsola. 2015-ben kínai tudósok megoldották ezt a problémát. A neurális algoritmus bevezetésével lehetővé vált a csíkos textúrájú napraforgó minőségi elkülönítése a részben tönkrement héjú vagy egyéb hibás magoktól, valamint az idegen szennyeződésektől, a berendezés megbirkózik a mazsola száras és „tiszta” elkülönítésével is. mazsolák.

2016-ban a kínai fejlesztők tovább mentek és mesterséges intelligencia színválogatókat fejlesztettek ki, ami nagymértékben leegyszerűsíti és javítja a termékválogatás minőségét, a régebbi modellekkel ellentétben a színválogatót nem kell minden alkalommal átkonfigurálni a legjobb eredmény elérése érdekében.

A színleválasztókra a nem élelmiszeriparban is van kereslet. Így segítségükkel válogatják a sókat és az ásványokat, valamint az üveget, a műanyagot és a hulladékot az újrahasznosítás során.

Linkek

  1. maganyag
  2. Fotóválogató - működési elv
  3. Fotószeparációs alkalmazás
  4. Színes válogató gyártásban
  5. Magazin "Kenyértermékek". szám 5/2016. Cikk "Intelligens színes elválasztók: Neurális algoritmus a nem szabványos rendezési problémák megoldására. E. V. Galkin.