農業と食品

業界の背景

農業と食品加工では、サイズ、形状、熟度、欠陥などの自然の変化に対処します。 厳格な自動化により、製品が損傷したり、良品が拒否されたりすることがよくあります。 学習ベースのシステムは適応できますが、この変化を捉え、安全で優しい取り扱いを教えるデータが必要です。

私たちが提供するもの

• データ収集 — ピッキング、仕分け、等級分け、梱包のデモンストレーション。 多様なオブジェクトのポーズ、照明、欠陥のケース。 フォースフィードバックが重要となる触覚データ。
• 触覚センシング (PaXini、T1 グローブ) — 「ソフトタッチ」ポリシーのための空間的に分散された力のセンシング。 いつ強く握るか、いつ解放するか、そして打撲を避ける方法を学びましょう。
• OpenArm とプラットフォーム — パックハウスや加工ラインに適したモジュラーアーム。 データ中心でモデルを継続的に更新します。
• 大胆不敵なデータプラットフォーム — 仕分けミス、製品の損傷、スループットギャップを記録します。 リプレイして再トレーニングします。

私たちが提供する価値

• 廃棄物の削減 — 丁寧に取り扱うことで品質が保たれます。 誤った拒否が少なくなります。
• より高い収量 — 手動調整を行わずに、エッジケース (奇妙な形状、クラスター化されたアイテム) を処理するポリシー。
• 季節適応 — 最小限の再トレーニングによる新しい品種、サイズ、パック形式。
• 労働力のスケーリング — 繰り返し行われる仕分けと梱包を自動化します。 品質監視のために人間を常駐させます。

使用例の例

• 果物と野菜の選別：リンゴ、トマト、ベリー、葉物野菜
• グレーディングと欠陥の除去
• 包装: クラムシェル、袋、箱
• 肉と魚介類: カット、分割 (適切な道具を使用)