Фото: із відкритих джерел
У чилійському секторі черешні, де зростання обсягів посилює тиск на маржинальність, розробляють автоматизований відбір проб, який дає пакувальним станціям дані про розмір і колір плодів ще до зберігання та сортування.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Freshplaza.
Чилійський експорт черешні зростає, а концентровані надходження та нерівномірна якість окремих партій, за даними USDA (Stone Fruit Annual 2025), підсилювали комерційний тиск у сезоні 2024/25. На цьому тлі пакувальні станції шукають інструменти, які дозволяють раніше розуміти, що саме приїхало з поля, і відповідно планувати зберігання, пакування та розподіл партій.
Один із підходів — автоматизований відбір проб під час приймання. Система Arc Gate компанії Hectre використовує комп’ютерний зір, машинне навчання та ШІ, щоб оцінювати розмір і колір видимих плодів черешні у бункерах, коли вантаж проходить через зону приймання.
Як описано в матеріалі, стаціонарна камера фіксує видиму частину плодів, а алгоритм протягом кількох секунд формує профілі за розміром і кольором. Процес відбувається безпосередньо під час приймання — без ручних вимірювань і без окремої процедури відбору проб. Водночас отриманий профіль є вибіркою лише видимих плодів і має доповнювати чинний контроль якості, а не замінювати його.
Як це може впливати на планування пакування
Один із практичних сценаріїв — планування калібру. Якщо партія, яку планували під 30 мм, фактично містить лише 10% плодів цього розміру, дані з приймання можуть дати змогу пакувальній та комерційній командам переглянути інші партії ще до того, як розподіляти потужності ліній. За даними Hectre, зміна послідовності пакування може підвищити продуктивність (тонн на годину) на 10–30%.
Обмеження: що система не вимірює
У матеріалі наголошується, що дані про розмір і колір не дають інформації про твердість, вміст розчинних сухих речовин, внутрішній стан або залишковий термін зберігання. Тому додаткові вимірювання в межах контролю якості та записи щодо обробки/поводження з партією залишаються необхідними. Також стан черешні може змінюватися вже після приймання: наприклад, вм’ятини чи побиття можуть проявитися через кілька днів після пошкодження.
Валідація та подальші розробки
Перед тим як автоматизовані вимірювання використовувати в операційних рішеннях пакувальної станції, результати потрібно валідувати за чинними стандартами сортування в реальних умовах роботи. Це передбачає порівняння з результатами грейдера, оцінку розбіжностей і перевірку роботи за різних умов.
У Hectre зазначають, що підготовка з чилійськими пакувальними станціями включає аналіз процесів приймання, визначення місця, де можна «знімати» дані з плодів, і розуміння, яким командам потрібна ця інформація, а також валідацію результатів відповідно до стандартів оцінки клієнтів.
Наступний напрям розвитку — вимірювання додаткових характеристик під час приймання. Компанія повідомляє, що працює над автоматизованим виявленням зовнішніх дефектів черешні, щоб ідентифікувати видимі проблеми якості до того, як партію відправлять у зберігання або на пакування.