Agriculture et alimentation

Contexte de l'industrie

L'agriculture et la transformation alimentaire sont confrontées à des variations naturelles : taille, forme, maturité, défauts. Une automatisation rigide endommage souvent les produits ou rejette les bons articles. Les systèmes basés sur l'apprentissage peuvent s'adapter, mais ils ont besoin de données qui capturent cette variation et enseignent une manipulation sûre et douce.

Ce que nous proposons

• Collecte de données — Démonstrations de cueillette, de tri, de classement et d'emballage. Diverses poses d'objets, éclairages et cas de défauts. Données tactiles où le retour de force est important.
• Détection tactile (PaXini, gant T1) — Détection de force spatialement distribuée pour les politiques de « toucher doux ». Apprenez quand saisir plus fort, quand relâcher et comment éviter les ecchymoses.
• OpenArm et plates-formes — Bras modulaires adaptés aux usines de conditionnement et aux lignes de transformation. Centré sur les données pour des mises à jour continues du modèle.
• Plateforme de données intrépide — Enregistrez les erreurs de tri, les produits endommagés et les écarts de débit. Rejouez et recyclez-vous.

Valeur que nous offrons

• Réduction des déchets — Une manipulation douce préserve la qualité. Moins de faux rejets.
• Rendement plus élevé — Politiques qui gèrent les cas extrêmes (formes impaires, éléments groupés) sans réglage manuel.
• Adaptation saisonnière — Nouvelles variétés, tailles et formats d'emballage avec un minimum de recyclage.
• Mise à l'échelle du travail — Automatiser le tri et l'emballage répétitifs ; garder les humains pour une surveillance de la qualité.

Exemples de cas d'utilisation

• Tri des fruits et légumes : pommes, tomates, baies, légumes-feuilles
• Classement et élimination des défauts
• Conditionnement : coquilles, sacs, boîtes
• Viandes et fruits de mer : découpe, portionnement (avec outillage adapté)