Classificador de cores com IA • Classificação óptica com aprendizado profundo
Todos os classificadores por cor da JIACUI que enviamos podem operar com o mecanismo de classificação por IA: trata-se de uma atualização de software e de processamento de imagens no mesmo chassi, e não de uma linha de produtos separada. É por isso que esta página abrange toda a linha — 15 modelos do tipo calha, desde uma unidade de bancada de 0,02 T/H até uma máquina de oito calhas com capacidade de 12 T/H, além de quatro modelos do tipo correia para materiais frágeis e pesados. No que diz respeito ao equipamento, um CCD de varredura linear colorido de 5.400 × 12K captura a superfície; no que diz respeito ao software, uma rede treinada avalia forma, tamanho, tonalidade de cor e textura em conjunto, em vez de comparar cada pixel com um limiar fixo. A diferença prática está no que acontece com materiais que um classificador por limiar não consegue resolver: grãos sobrepostos, flocos sombreados, colônias de mofo que ainda não mudaram de cor e produtos que uma máquina mal ajustada descarta como se fossem resíduos.
Como um classificador de cores com IA difere de um classificador óptico por limiar
Um classificador óptico convencional faz uma coisa bem: compara cada pixel com uma faixa de cor definida manualmente por um operador. Isso funciona com material que tenha uma base de cor estável e defeitos nítidos e de alto contraste — o que descreve um lote bem preparado de arroz branco. Ele deixa de funcionar no momento em que o defeito e o produto bom compartilham a mesma cor — um grão bom escuro ao lado de um defeito escuro, um floco sombreado em um fluxo denso, uma colônia de mofo que ainda não descolorou a superfície. O operador tem então duas opções ruins: diminuir o limite e deixar os defeitos passarem, ou aumentá-lo e descartar o produto bom.
Um classificador de IA transfere a decisão de um limiar para um classificador. Os mesmos dados da câmera são avaliados com base em várias características ao mesmo tempo — matiz, tonalidade, comprimento, largura, proporção, curvatura das bordas, uniformidade da superfície — e é a combinação dessas características que determina o resultado, não um único canal. Essa é toda a diferença, e é por isso que as duas colunas abaixo divergem tanto em materiais difíceis, embora pareçam idênticas em materiais fáceis.
Deslize o dedo na tabela para os lados para ver as duas colunas.
| Ponto de comparação | Classificador óptico por limiar | Classificador de cores JIACUI AI |
|---|---|---|
| O que o aparelho mede | Brilho e cor dos pixels em relação a uma faixa de tolerância fixa definida manualmente por você. | Forma, tamanho, tonalidade de cor e textura da superfície são avaliados em conjunto por uma rede treinada. |
| Problemas que ele pode resolver | Defeitos nítidos e de alto contraste em material com uma base de cor estável. | Defeitos de baixo contraste e sobrepostos: flocos sombreados, grãos quebrados em meio a uma aglomeração, colônias de mofo antes que apresentem descoloração visível. |
| Quem faz a configuração? | Um operador com experiência nesse material, procedendo por tentativa e erro a cada novo lote. | A máquina examina o material recebido e sugere uma configuração pré-definida; o operador a confirma. |
| Quando a matéria-prima muda | Reajuste os limites, geralmente após um turno de operação, para amostragem. | Recupere uma receita salva ou permita que o modelo se adapte a partir de um breve processo de calibração. |
| Um bom produto que acabou indo para a linha de rejeitados | Alto, porque um limite fixo não consegue distinguir um defeito escuro de um grão bom escuro. | Menor, pois a classificação é baseada em múltiplas características e o momento da ejeção é calculado para cada partícula. |
| Dados que permitem agir | Contadores e horas de funcionamento. | O número de rejeições por classe é contabilizado, para que você possa identificar qual defeito está prejudicando o rendimento. |
Nenhuma das colunas representa uma afirmação sobre porcentagens de precisão. Elas descrevem o que a máquina é capaz de decidir, que é a parte que aparece em um lote difícil e desaparece em um fácil.
Classificação por IA em todos os materiais para os quais desenvolvemos soluções
O mesmo mecanismo de classificação é utilizado em todas as plataformas que fabricamos, mas a fórmula, a óptica e o método de transporte variam de acordo com o material. Abaixo, nove pontos de partida — cada um deles leva à página que aborda esse material em detalhes, com os modelos, o grau de classificação alcançável e os limites reais.
Não está na lista? Envie de 20 a 30 kg do produto. Analisamos cada nova solicitação em um equipamento de laboratório antes de apresentar o orçamento e informamos o que é viável, em vez do que você esperava ouvir.
A pilha de tecnologias utilizada em nossos classificadores de IA
Quatro subsistemas realizam o trabalho. Apenas um deles é o algoritmo, e o algoritmo não tem utilidade alguma sem os outros três.
1. Imagens em cores por varredura linear de 5.400 × 12 mil
Um sensor CCD de varredura linear da Toshiba captura toda a largura da rampa ou da esteira em cores na velocidade de produção, detectando pontos com tamanho mínimo de aproximadamente 0,01 mm². A fidelidade das cores nessa resolução é o que torna possível, em primeiro lugar, a avaliação da forma — uma rede não consegue avaliar a curvatura a partir de uma borda desfocada.
2. Avaliação de forma e cor por meio de aprendizado profundo
Em vez de um limiar por canal, a rede avalia várias características ao mesmo tempo: matiz e tonalidade, comprimento e largura, proporção, curvatura das bordas e uniformidade da superfície. É por meio dessa combinação que a máquina distingue um kernel escuro em bom estado de um kernel escuro com defeito — situação em que um classificador por limiar comete erros em ambas as direções.
3. Calibração automática e receitas salvas
O controlador analisa uma amostra do material recebido, sugere um ajuste de sensibilidade e de ejeção, e o operador confirma ou faz os ajustes necessários. As receitas são armazenadas por produto e por fornecedor; assim, quando uma moagem alterna entre o arroz parboilizado e o basmati, basta uma mudança no menu, sem a necessidade de um processo de calibração.
4. Momento previsto para a ejeção
Assim que uma partícula é classificada, o controlador calcula quais bicos estarão ao lado dela no ponto de ejeção e em que momento. As válvulas completam um ciclo completo de abertura e fechamento em menos de 1 ms e operam a 300 Hz nominais, ultrapassando 1.200 ciclos por segundo no manuseio de grãos; o atraso entre a varredura e a ejeção é normalmente de 5 a 30 ms e é definido com base na velocidade da esteira ou da rampa, em vez de ser estimado.
Há dois pontos sobre os quais vale a pena ser preciso, pois o mercado não o é. Primeiro, o infravermelho próximo, o ultravioleta e os raios X são canais de detecção opcionais, cotados por projeto quando o defeito não apresenta nenhuma característica visível — podridão interna, diferenças de umidade, contaminantes transparentes, diferenças de densidade. Eles não vêm instalados em todas as máquinas, e um fornecedor que liste a fusão espectral InGaAs como equipamento padrão em uma classificadora básica está se referindo à máquina de outra empresa. Segundo, o valor de precisão em nossas tabelas de especificações refere-se à precisão de ejeção medida em uma amostra preparada; o que sua linha alcança depende do tipo de defeito, da carga de contaminação e da taxa de alimentação, e é exatamente por isso que solicitamos seu material antes de fornecer um número.
Como incorporar IA a um classificador por cor que você já possui
A maioria dos compradores não precisa de uma máquina nova para ter acesso à classificação por IA. Se o chassi, as calhas e os ejetores estiverem em boas condições, o que muda são o cabeçote de imagem, o controlador e a placa de comando — o que é um trabalho de um dia, e não um projeto de grande investimento. Essa é a parte da linha de produtos que nunca aparece em uma tabela de especificações, por isso vale a pena deixar bem claro: todos os modelos que fabricamos atualmente podem rodar o mecanismo de IA, e a atualização de uma máquina já instalada é um pedido comum, não um favor especial.
Caso a máquina seja de outro fabricante, solicitamos, em primeiro lugar, fotos da placa, do cabeçote da câmera e do bloco de válvulas. Alguns chassis aceitam a troca sem problemas, outros não, e a diferença é de natureza mecânica, e não comercial.
Calha ou correia: como escolher a plataforma de IA certa
Essa decisão é determinada pelo tipo de material, e não pelo orçamento, e raramente é uma escolha difícil. O material que flui livremente desce por uma rampa, pois nenhum outro sistema oferece a mesma capacidade por metro quadrado. Qualquer coisa que se amasse, não deslize ou seja plana é transportada por uma esteira.
Tipo de rampa — queda livre
O material desliza por uma rampa inclinada, passando pela câmera, e é ejetado em queda livre. Maior capacidade por metro quadrado de piso, o mais delicado possível e a solução ideal para qualquer material que flua: arroz, trigo, gergelim, sementes pequenas, grânulos de plástico. 15 modelos, 0,02–12 T/H.
Tipo de cinto — transportado
O material é transportado por uma correia plana a uma velocidade controlada e é inspecionado por cima e por baixo. Mais lenta por metro de largura, mas não danifica o produto e processa peças planas, pesadas ou irregulares que não deslizam: soja, caju, nozes grandes, flocos de plástico, pedaços de minerais. 4 modelos, com capacidade de 1,5 a 12 T/H, dependendo do material e da largura da correia.
Deslize o dedo lateralmente na tabela para ver o mapa completo.
| Materiais | Plataforma | Por que |
|---|---|---|
| Arroz, trigo, gergelim, sementes pequenas | Queda | Flui livremente; a capacidade por m² é o fator decisivo. |
| Grânulo de plástico, pelota | Queda | Uniforme, de fluxo livre; sem risco de quebra a ser evitado. |
| Soja, grão-de-bico, feijão | Cidade | O tegumento e o hilo permanecem intactos; a queda pela rampa causa rachaduras. |
| Caju, noz, amêndoa, pistache | Cidade | Pedaços grandes e irregulares não deslizam uniformemente. |
| Lâminas de plástico e material triturado | Cidade | Flocos de luz plana caem em uma rampa e não são detectados pela linha de varredura. |
| Pedaço de minério, pré-concentração de minério | Cidade | Pesado e irregular; precisa de uma camada de cobertura. |
| Defeito invisível à luz visível | Ou + raios X / NIR | Densidade ou canal espectral indicado por projeto. |
A comparação técnica completa — geometria de varredura, consumo de ar, área ocupada por tonelada — está na seção “tipo calha x tipo correia”.
Classificadores de cores com IA do tipo calha: 15 modelos, de 0,02 a 12 t/h
Quinze modelos de produção, todos equipados com o mecanismo de classificação por IA. O menor é uma unidade de bancada para amostras e trabalhos de laboratório; o maior é uma máquina de linha com oito calhas. A capacidade é indicada com base no arroz branco padrão; portanto, lotes de arroz parboilizado, com alto índice de defeitos ou de formato incomum terão rendimento inferior ao valor indicado na placa — opte por um modelo um nível acima da sua taxa horária calculada.
Deslize o dedo na tabela para a direita para ver a potência, o peso e as dimensões.
| Modelo | Capacidade (T/H) | Precisão | Transporte | Potência | Peso | C × L × A (mm) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CS-QB16 | 0.02 – 0.1 | ≥99.99 | >30:1 | 0.2 | 66 | 330 × 700 × 1000 |
| CS-CH32 | 0.25 | ≥99.99 | >120:1 | 0.7 | 105 | 450 × 1100 × 1500 |
| CS-1C64 | 0.5 – 1.0 | ≥99.99 | >10:1 | 1.2 | 350 | 955 × 1630 × 1550 |
| CS-1A64 | 0.8 – 1.5 | ≥99.99 | >30:1 | 1.0 | 157 | 800 × 1260 × 1550 |
| CS-1A80 | 0.8 – 1.5 | ≥99.99 | >30:1 | 1.5 | 189 | 820 × 1720 × 1550 |
| CS-1C96 | 1.0 – 1.5 | ≥99.99 | >10:1 | 1.8 | 500 | 1045 × 1630 × 1550 |
| CS-1C80 | 1.2 – 2.5 | ≥99.99 | >120:1 | 1.8 | 290 | 1152 × 1697 × 1708 |
| CS-2C160 | 1.5 – 2.0 | ≥99.99 | >10:1 | <2.2 | 600 | 13h30 × 16h30 × 15h50 |
| CS-3A | 3.5 – 4.0 | ≥99.99 | >120:1 | 2.6 | 640 | 1620 × 1490 × 1690 |
| CS-6C | 4.0 – 6.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.8 | 1350 | 2528 × 1595 × 2040 |
| CS-7C | 4.0 – 7.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.8 | 1650 | 2765 × 1570 × 1850 |
| CS-6A | 5.0 – 10.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.8 | 1060 | 2580 × 1490 × 1690 |
| CS-8C | 5.0 – 8.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.6 | 1800 | 3152 × 1595 × 2040 |
| CS-10C | 7.0 – 10.0 | ≥99.99 | >10:1 | 5.5 | 2200 | 3910 × 1595 × 2040 |
| CS-12C | 8.0 – 12.0 | ≥99.99 | >120:1 | <7.5 | 2600 | 4668 × 1595 × 2040 |
A precisão é a precisão de ejeção divulgada para cada modelo em uma amostra preparada. Todos os modelos são compatíveis com a atualização de IA, inclusive as unidades que já estão em serviço.
Classificadores de cores com IA do tipo esteira: 4 modelos para materiais frágeis e pesados
A série de esteiras transporta o produto em vez de deixá-lo cair, o que é mais lento por metro de largura, mas é a única solução adequada para qualquer item que se quebre, não deslize ou fique plano. As unidades com esteira única atendem à maioria das tarefas; o modelo CS-LA1200D de dois andares processa duas camadas em uma única estrutura quando o espaço disponível é limitado.
Deslize o dedo lateralmente pela tabela para ver o número de bicos e o peso.
| Modelo | Largura da correia | Capacidade (T/H) | Bicos | Potência | Peso |
|---|---|---|---|---|---|
| CS-LA300 | 300 mm | 0.5–1.5 | 64 | 1,75 kW | 320 kg |
| CS-LA600 | 600 mm | 2.5–6 | 128 | 6 kW | 750 kg |
| CS-LA1200 | 1.200 mm | 2.5–6 | 256 | 6 kW | 1,150 kg |
| CS-LA1200D | 1.200 × 2 mm | 5–12 | 512 | 9 kW | 2.300 kg |
A capacidade da série de esteiras é indicada para flocos de plástico em três faixas de tamanho e corresponde ao valor que publicamos em outra seção deste site; no caso de soja, caju ou pedaços de minério, a mesma esteira opera a uma taxa diferente, pois a espessura da camada e a velocidade da esteira são definidas de acordo com o material. O número a ser considerado no planejamento é aquele que confirmamos em sua amostra, e não o indicado na placa.
Quanto custa um classificador de cores com IA e o que influencia esse valor
Não divulgamos preços de tabela, pois duas máquinas com o mesmo número de modelo, mas com configurações diferentes de imagem e ejetor, não são a mesma máquina. O que podemos fazer é indicar exatamente quais itens de uma cotação representam o custo, para que você possa comparar fornecedores item por item, em vez de apenas pelo valor total.
- Capacidade e plataforma. Uma unidade de calha única com capacidade de 0,5 T/H e uma máquina de oito calhas com capacidade de 12 T/H compartilham o software, mas não o hardware. As plataformas com esteiras custam mais por tonelada de produção do que as calhas, pois são mais lentas por metro de largura — esse é o preço a pagar por não danificar o produto.
- Cabeçote de imagem. O CCD de varredura linear de 5.400 × 12K em cores é a base para a classificação por IA. Caso um projeto exija um canal adicional de NIR, UV ou raios X, isso será considerado uma linha separada no orçamento, e essa é a única maneira de detectar certos defeitos.
- Número de ejetores e classe da válvula. Um número maior de bicos significa uma ejeção mais precisa e uma menor taxa de arrastamento, além de uma maior necessidade de capacidade do compressor. É nesse ponto que uma cotação barata, discretamente, economiza nos detalhes.
- Acessórios. Compressor e secador, coletor de poeira, kit de válvulas de reposição, elevador e transportador. Apresentamos a lista de itens de utilidade para que você possa adquirir o sistema de ar localmente, em vez de pagar frete pelos tanques de ar.
- Frete, instalação e impostos. Volume da máquina, porto de destino e se nosso engenheiro estará presente no comissionamento. Solicite cotações CIF e FOB lado a lado antes de comparar fornecedores.
Para obter um número que tenha significado, envie quatro itens:
- O material e sua taxa atual de defeitos — uma foto de um lote com defeito vale mais do que uma página de texto.
- O que precisa vir à tona e o que não deve ser perdido.
- Rendimento real em toneladas por hora e quantas horas por dia a linha fica em operação.
- Seja uma nova linha ou uma atualização de uma máquina que você já possui.
Perguntas frequentes sobre o AI Color Sorter
O que, na verdade, faz com que um separador de cores seja um separador de cores com IA?
O classificador. Um classificador por limiar compara cada pixel com uma faixa de cor definida manualmente. Um classificador de IA aplica uma rede treinada aos mesmos pixels e avalia forma, tamanho, tonalidade e textura em conjunto, para que possa separar defeitos que parecem idênticos a um limiar baseado apenas na cor. A câmera também é importante — os dados de varredura linear em cores de 5.400 × 12K são o que fornecem à rede a informação necessária para trabalhar —, mas a camada de decisão é o que faz a diferença.
É possível fazer um upgrade no classificador que já tenho, mesmo que seja de outra marca?
Nas máquinas JIACUI, sim, em toda a linha atualmente em produção. Em outras marcas, depende do chassi e do acionador do ejetor: precisamos de uma foto da placa de identificação da máquina, do cabeçote da câmera e do bloco de válvulas antes de podermos responder com precisão. Envie-as juntamente com uma amostra do material e confirmaremos a viabilidade, em vez de simplesmente prometer que é possível.
Será que todos os 19 modelos realmente utilizam IA?
Sim. O mecanismo de classificação não é exclusivo das máquinas de grande porte. O que varia ao longo da linha de produtos é o número de câmeras, a largura da calha, o número de bicos e a potência instalada — o software e o raciocínio são os mesmos, e uma unidade de laboratório de 0,5 T/H gera o mesmo relatório que uma máquina de linha de 12 T/H.
O aprendizado profundo é difícil de usar para meus operadores?
A interface é um menu de materiais, não uma matriz de parâmetros. A máquina analisa o material recebido, sugere uma predefinição e o operador a confirma; as receitas armazenadas são chamadas pelo nome. Quando um lote apresenta comportamento diferente da amostra, o operador ajusta a sensibilidade e a intensidade de ejeção e salva essas configurações como uma nova receita. Sem programação, sem tabelas de limites.
Posso testar o material antes de comprar?
Sim, e é gratuito. Envie de 20 a 30 kg com uma nota indicando os defeitos que você deseja remover. Nós testamos em uma máquina de laboratório, enviamos um relatório de classificação com as configurações utilizadas e um vídeo comparativo do antes e depois, além de indicar o modelo que alcançou esse resultado. Se o seu material não puder ser classificado no grau que você precisa sob luz visível, o relatório informará isso.
Qual é o papel do NIR ou dos raios X nesse contexto?
Quando o defeito não apresenta sinais visíveis. Podridão interna, variações de umidade, contaminantes transparentes dentro de produtos transparentes e variações de densidade exigem um canal diferente: NIR para composição e umidade, e transmissão de raios X para densidade. Esses recursos são cotados por projeto, não são incluídos como padrão, e nós informaremos quando forem a única opção viável para atender às suas especificações.
Qual é a diferença entre a classificação por IA e simplesmente uma câmera de melhor qualidade?
Uma câmera melhor oferece mais pixels com a mesma resolução. A IA altera a resolução. É por isso que dois equipamentos podem apresentar a mesma precisão de ejeção de 99,99% e se comportar de maneira completamente diferente em um lote difícil: o número descreve a ejeção, não a classificação. Peça a qualquer fornecedor para testar seu material; o relatório é a única comparação que realmente importa.
Leitura complementar sobre classificação por IA
Receba uma proposta personalizada de classificação com IA
Informe-nos o material, o defeito e sua capacidade por hora. Nossos engenheiros confirmarão qual plataforma é a mais adequada, se é possível fazer uma adaptação com IA na máquina que você já utiliza e qual o grau de qualidade que pode ser realisticamente alcançado na sua amostra — geralmente em até um dia útil.
