Más rendimiento y flexibilidad con la clasificadora Tomra 4C distribuida por Luciano Aguilar

La compañía Luciano Aguilar distribuye la nueva clasificadora óptica Tomra 4C, diseñada y fabricada por su representada Tomra Food específicamente para la industria de los frutos secos y envasadores y procesadores de producto congelado IQF (Individual Quick Freezing, o Congelación Rápida Individual), desde vegetales hasta pescado.

La nueva solución ofrece máxima versatilidad para adaptarse instantáneamente a las condiciones cambiantes y consigue un rendimiento superior al 97% en la detección de cuerpos extraños y defectos de productos, con una tasa de rechazos falsos inferior al 1%.

La Tomra 4C incorpora tecnología LUCAi™ preconfigurada y lista para ofrecer una flexibilidad total al utilizar múltiples formas de inteligencia artificial de manera simultánea. Es la única que permite utilizar el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático de LUCAi™ de forma individual o simultánea. “Los operadores pueden elegir la IA más adecuada para cada situación. Si aparece un defecto nuevo, pueden entrenar fácilmente el modelo LUCAi™ para adaptarlo”, explica el fabricante.

Desde Tomra aseguran que el equipo diseñado para la Industria 4.0 “está listo para ayudar a llevar la línea de procesamiento al siguiente nivel. La capacidad de transmitir datos entre la máquina y los sistemas de gestión y control permite ver la imagen completa en la línea de procesamiento. Los informes, la automatización y la optimización se convierten en una parte clave del proceso”.

Otra de las ventajas es su diseño abierto y acabado higiénico, que facilitan una limpieza rápida y sencilla.

Y todo ello con un bajo coste total de propiedad, gracias a los sensores de estado sólido y la iluminación LED que reducen los gastos de mantenimiento y reemplazo, además del consumo energético.

También contribuye al bajo coste una interfaz intuitiva, muy fácil de utilizar, que minimiza el tiempo necesario para la formación de los operadores y para realizar las tareas diarias. Con ella, es muy sencillo identificar defectos en imágenes del producto y entrenar el sistema para distinguir entre producto bueno y defectuoso.