PEF (Pulsed Electric Field) Nedir

AYIKLAMA

Ayıklama en basit tanımla; iyi ile kötüyü birbirinden farklı şekilde konumlandırmaktır. Annelerimizin geçmişte sıklıkla yaptığı ve artık günümüzde rastlamadığımız, hatta deyim haline gelmiş pirinç ayıklamak buna güzel bir örnektir.

Günümüzde satın aldığımız birçok ürün belli süreçlerden geçerek önümüze gelmektedir. Fındığın kabuğu, üzümün çöpü, fasulyenin sapı gibi kusurlar artık pakete girmemekte, en azından üreticiler bunları ayıklamaya çalışmakta. İşte tam bu noktada optik ayıklama makineleri kullanılmakta. Peki ‘Optik Ayıklama Makinesi’ nedir?

OPTİK AYIKLAMA MAKİNESİ

Genel olarak, optik ayıklama makineleri dört ana bileşene sahiptir. Bunlar; besleme sistemi, optik sistem, görüntü işleme yazılımı ve ayırma sistemi. Besleme sisteminin amacı, ürünleri tek bir katmana yaymaktır. Böylece ürünler, sabit bir hızda, kümelenme olmadan, besleme yüzeyine homojen bir şekilde dağılmış olarak optik algılama alanına doğru ilerler. Optik sistem, algılama yapılan nesnelerin akışının üstünde ve/veya altında ya da sağında ve/veya solunda yer alan ışıkları ve sensörleri içerir. Görüntü işleme sistemi, nesneleri sınıflandırmak ve ayırma sistemini harekete geçirmek için nesneleri kullanıcı tanımlı ret/kabul etme eşikleriyle karşılaştırır. Ayırma sistemi, genellikle küçük ürünler için sıkıştırılmış hava, bütün patates gibi daha büyük ürünler için mekanik ayırıcılardan oluşur. Ayıklama sistemi, ayıklanacak ürünlerin hareketi sırasında tanımlamaları yapar ve iyi ürün normal akışına devam ederken kusurları bir ret/çıkıntı kanalına yönlendirir.

İdeal ayıklama sistemi; ürüne göre belirlenmiş ideal sensörleri, yazılımdaki yetenekleri ve mekanik platformu içeren bir bütündür.

SENSÖRLER

Optik ayıklama makineleri, nesnelerin ilerlemeleri sırasında algılanabilmeleri için özel aydınlatma sistemlerini, algılanması istenen nesne ya da kusura göre seçilmiş sensörleri ve kusurların ayrılması için ayırıcıları içeren bir bütündür.

Bir ayıklama makinesinde kamera ve lazer sistemlerinden oluşan bir kombinasyon kullanılabilir. Kullanılan ışığın nesne üzerinden yansıması kameralar tarafından algılanır. Lazerlerde ise yansıyan ışık özel algılayıcılar sayesinde görüntü işleme sistemine aktarılır. Ayıklama makinelerinde ışığın sadece görünür dalga boyları değil, normalde gözümüzle göremediğimiz IR (Infra Red) ya da UV (Ultra Violet) dalga boylarındaki ışık kaynakları da kullanılabilir. Her uygulama için optimum sonuca ulaştıracak dalga boyu seçilerek ürün ile kusur arasında daha fazla kontrast elde edilmeye çalışılır. Sensörlerin çözünürlüklerinin yüksek olması ise daha küçük kusurların algılanabilmesini sağlar.

KAMERALAR

Monokromatik kameralar seçilen rengin azlığı ya da çokluğuna göre gri renk tonlarında görüntüler elde edilmesini sağlar. Bu yüzden ürün ile kusur arasında yüksek kontrast var ise monokromatik kameralar etkili çözüm olabilirler.

Yüksek renk çözünürlüğüne sahip çok renkli kameralar, daha az belirgin renk kusurlarını daha iyi ayırt etmek için milyonlarca renk algılayabilirler. RGB kameralar (üç kanallı kameralar olarak da bilinir), ışığı IR ve UV’nin yanı sıra görünür spektrumda (kırmızı, yeşil ve/veya mavi) algılar.

Üstün yazılımlarla bir araya getirilen kamera ve optik işleme sistemleri, her bir nesnenin rengini, boyutunu ve şeklini algılar. Aynı zamanda bir kusurun rengini, boyutunu, şeklini ve yerini de tanıyabilir. Bazı sistemler, kullanıcıya herhangi bir nesnenin toplam alanının kusurun yüzey alanına oranına göre tanımlamasına bile izin verir.

Şekil ayıklama, ürünün ve kusurun rengi aynı olsa bile ayıklanmasına olanak sağlar. Yukarıdaki örnekte de görüldüğü gibi fasulye ile aynı renge sahip kurbağa sadece renge bakarak ayıklanamaz. Şekil farklılığı, ürün ve kusur arasında en belirgin farklılıktır.

LAZERLER

Kameralar, nesne üzerinden yansıyan ışığa göre rengi belirlerken, lazerler, renk farklılıklarını belirlemenin yanı sıra bir malzemenin yapısal özelliklerinin de algılanmasını sağlar. Bu yapısal özellik denetimi sayesinde lazerler; cam, metal, taş, tahta ve plastik gibi organik ve inorganik yabancı maddeleri, iyi ürün ile aynı renkte olsalar bile tespit etmek ve ayıklamakta kullanılabilirler.

Lazerler, görünür spektrumlarda ve ötesinde belirli ışık dalga boylarında çalışacak şekilde tasarlanabilir. Örneğin, lazerler, yeşil sebzelerden yabancı maddelerin çıkarılması için çok etkili olan belirli dalga boylarını kullanarak flüoresanı uyararak klorofili tespit edebilirler. Bu da fasulye ile fasulye şekli ve rengindeki plastik nesnenin ayıklanabileceği anlamına gelir.

KAMERA VE LAZER KOMBİNASYONLARI

Kamera ve lazerlerle donatılmış ayıklama makineleri genellikle en gelişmiş tanımlama yeteneğine sahiptir. Lazer sensörler, yabancı materyal algılama ve çıkarmayı en üst düzeye çıkarmak için yapısal özelliklerin farklılıklarını tanımlarken kameralar genellikle renk, boyut ve şekli tanımada daha iyi sonuçlar verir.

HYPERSPECTRAL GÖRÜNTÜLEME

Algılamada imkânsız gibi görünen zorluklarının çözümü için, multispektral ve hiperspektral görüntüleme sistemlerini içeren yeni nesil ayıklama makineleri geliştiriliyor.

Trikromatik kameralar gibi, multispektral ve hiperspektral kameralar da ışık spektrumundaki verileri toplarlar. Işığı üç bölüme ayıran trikromatik kameraların aksine hiperspektral sistemler, ışık spektrumunun geniş bir bölümünü sürekli olarak yüzlerce dar banda bölebilirler. Trikromatik kameralar tarafından toplanan piksel başına üç veriye kıyasla, hiperspektral kameralar piksel başına yüzlerce veri toplayabilir ve bu nesneler için benzersiz bir spektral imza anlamı taşır. Bu algılama yeteneği, gelişmiş bir yazılım ile tamamlandığında, ürünün kimyasal bileşimine göre ayıklamayı mümkün kılar.

Yukarıdaki resimde, patateste mavi olarak görünen bu kısımlar ‘sugar end’ olarak anılır ve kızartma işleminden sonra koyu renk aldıklarından istenmez. Patatesin üzerinde bulunan şekerli kısımların renk ya da sertlik olarak farklılık göstermedikleri halde hiperspektral kamera ile nasıl göründüğüne güzel bir örnektir.

YAZILIM TABANLI ZEKÂ

Sensörler, nesnenin ışık kaynağına verdiği tepkisini algılarlar. Görüntü işleme sistemi ise bu ham verileri, belirli özellikleri yorumlamak ve kategorilere ayırmak için işler. Ham veri, sensörlerden akarken, kabul/ret eşiğini belirleyen kullanıcı, nesnenin iyi ya da kötü olduğuna karar verir.

Görüntü işleme sanatı ve bilimi, operatöre basit bir kullanıcı arayüzü sunar ve ayıklamanın etkinliğini en üst düzeye çıkaran gelişmiş algoritmalar içerir.

Nesneye dayalı tanıma, yazılım tabanlı zekânın klasik bir örneğidir. Yazılım, kullanıcının, bir kusurun ürünün neresinde bulunduğunu ve/veya nesnedeki toplam kusurun yüzey alanına dayalı olarak kusurlu bir ürün tanımlamasına izin verir. Yazılım, daha detaylı kusurlu ürün tanımlamasına ve daha fazla kontrol imkânı sunulmasını sağlar. Böylece yazılım, ayıklama makinesinin ayırma sistemini kontrol ederek kusurlu ürünlerin atılmasını sağlar, bu da ayıklama kalitesini ve verimini arttırır.

Yeni yazılım odaklı yetenekler, çeşitli uygulamaların özel ihtiyaçlarını karşılamak için sürekli geliştirilmektedir. Bilgisayarlar donanımsal olarak daha güçlü hale geldiğinde, daha fazla bant genişliği gerektiren uygulamalar için daha da ilerleme mümkün hale gelecektir. Bu ilerlemelerden bazıları, daha iyi sonuçlar elde etmek için ayıklama makinelerinin etkinliğini arttırırken, bazıları da tamamen yeni ayıklama kriterleri belirlemeyi mümkün kılıyor.

PLATFORMLAR

Özel bir uygulama için ideal platformu belirlerken, ürünün doğası (büyük veya küçük, ıslak veya kuru, kırılabilir veya kırılmaz, yuvarlak veya düz olması gibi) ve kullanıcının amacı dikkate alınır. Genel olarak, bir pirinç tanesinden daha küçük ürünler ayıklanabildiği gibi bütün patates kadar büyük olan ürünler de ayıklanabilir. Kapasite; düşük kapasiteli ayıklama makinelerinde saatte 2 ton ve daha az olabilir, yüksek kapasiteli ayıklama makinelerinde ise saatte 35 tona kadar ulaşabilir.