Színosztályozógéppel közel 100%-os tisztaság!

Az előadók a mákfeldolgozás modernizációját a gyakorlati oldalról szemléltették, fókuszba helyezve a hatékonyságot és a végtermék kifogástalan tisztaságát. A technológiai lánc a hagyományos mechanikai tisztítástól indulva jut el a legmodernebb digitális minőségellenőrzésig.

Horváth Ármin az alábbi alkalmazott technológiai pilléreket sorolta fel:

• Automatizált síkrostás tisztítás: ez a fizikai tulajdonságok (méret, alak) szerinti osztályozása, amely az emberi beavatkozást minimalizálva készíti elő az alapanyagot.
• Csúcstechnológiás optikai osztályozás: itt a szín- és alakfelismerőszűrő-beállítások segítségével történik válogatás, a legújabb optikai rendszer és elemző szoftver segítségével.
• MI alapú képi elemzés: a legmodernebb rendszer, amely valós időben elemzi a kimeneti anyagot és javaslatokat tesz a beállítások módosítására.

A máktisztítási technológia alapvető célja, hogy a betakarított alapanyagból eltávolítsa a szennyeződéseket

Az optikai osztályozó integrált, ún. deep learning alapú mesterséges intelligencia modullal működik.

Diktálnak exportpiaci elvárások

A CHH Műszaki KFT komplett máktisztító-feldolgozó technológiák tervezésével és kivitelezésével foglalkozik, és a Cimbria berendezések hazai képviseletét látja el. A tervezés, az acélszerkezet-gyártás és a kulcsrakész kivitelezés mellett szerviztevékenységet, szaktanácsadást, valamint fizikai magvizsgálati és biotechnológiai laborhátteret is biztosítanak. „A máktisztítási technológia alapvető célja – hangsúlyozta Horváth Ármin –, hogy a betakarított alapanyagból eltávolítsa a szennyeződéseket: rovareredetű maradványokat, gyommagvakat, növényszár-töredékeket, tokmaradványokat vagy egyéb fizikai szennyeződéseket. A folyamat végén olyan tiszta, beltartalmi értékében gazdag, élelmiszeripari felhasználásra alkalmas mákszemet kell előállítanunk, amelyik megfelel a szigorú exportpiaci követelményeknek is.”

Az EXAGON felhasználóbarát szoftverfelület megkönnyíti a Cimbria optikai színosztályozó gépek kezelését és beállítását

Hogy működik a máktisztító?

A tisztítás legfontosabb gépe a finomtisztító berendezés, a tisztítási folyamat fontos elemei pedig az elő- és utószelelő kamrák, ahol a por és a könnyű frakciók elválasztása megy végbe. Ezt követi a síkrostákon történő méret szerinti osztályozás, ahol a kívánt szemcsemérettől eltérő részecskéket távolítják el, az alsó szélkamra további légárammal segíti a könnyű frakciók leválasztását.

A CHH Műszaki KFT által kínált gépen az alábbiak szabályozhatók:

• adagolási sebesség (kapacitás),
• rostarázási intenzitás,
• ventilátor fordulata,
• légmennyiség és a keresztmetszet-beállítása.

Mindez önálló PLC-vezérléssel működik, amely lehetővé teszi receptúrák mentését, valós idejű hibajelzéseket és távoli szervizelést.

„Az általunk kínált gép másik kulcseleme az optikai osztályozó, amely már méretazonos szemek esetében szín és egyéb tulajdonságok alapján választja le a hibás tételeket. A rendszer nemcsak a látható színtartományban dolgozik, hanem infravörös és UV-alapú vizsgálatra is képes! Ez utóbbi fluoreszcencia alapján képes kimutatni például mikotoxinnal érintett szemeket.”

Az optikai osztályozó integrált, ún. deep learning alapú mesterséges intelligencia modullal működik. Másodpercenként mintegy 25 000 szkennelést képes elvégezni (!), és az így gyűjtött adatok alapján iteratív módon finomítja a beállításokat. Ez gyorsabb programozást és folyamatos, valós idejű visszacsatolást biztosít gépszinten.

A 2025-ös AGROmashEXPO különdíjasa a Cimbria SEA.IQ Plus optikai osztályozógép a magfeldolgozás csúcsát jelenti

A teljes tisztaság az elvárás

A Sotiva Seed Kft. máktermesztési integrációt működtet, amely 4–5 ezer hektáron zajlik Magyarországon és Szlovákiában. Saját, oltalommal védett fajtákkal dolgoznak, mert a termelésbiztonság alapját a genetikai háttér adja. Érthető, hogy a termelőkkel való szoros kapcsolat elengedhetetlen, mert a feldolgozási technológia csak megfelelő minőségű alapanyagból tud kiemelkedő tisztaságú végterméket előállítani. „Cégünk főként kék és fehér étkezési mákot dolgoz fel, és termelésünk mintegy 98 százaléka exportra kerül” – tudtuk meg Szalka Jánostól. A minőségbiztosítási háttér része az IFS Food rendszer, valamint a kóser és Sedex tanúsítások, ezek elengedhetetlenek ahhoz, hogy a nyugat-európai és a tengerentúli piacokon is megjelenjenek.

Szalka János azt is elmondta, hogy a hozzájuk beérkező alapanyag szennyezettsége jelentősen eltérhet: egyes tételek akár 40 százalék idegen anyagot is tartalmazhatnak, míg mások lényegesen tisztábbak. A technológiai sor a durva tisztítással indul (a dobrostán), melyet egy Delta előtisztító követ. Ezután következik egy Delta alsószeles finomtisztító, mellyel 99 százalék fölötti tisztaság érhető el. A végtisztítás során a vevői elvárásoknak megfelelő, 99,95–99,98 százalékos tisztasági szintet kell biztosítani!

A fejlesztés során egy mesterséges intelligenciával kombinált gépi látásrendszernek több mint 12 000 szennyeződést jelöltek meg és tanítottak be.

Gépi látás a tisztaság-ellenőrzésben

Egy vevői audit során felmerült az igény a rendszer zártabbá tételére. A tisztasági döntés alapja eddig a vizuális ellenőrzés volt, így/ezért jött a kérdés: ha az emberi szem képes megkülönböztetni a mákot a szennyeződéstől, képes lehet-e erre egy kamera és egy megfelelő algoritmus is?

A válasz az, hogy igen. Ugyanis a fejlesztés során egy mesterséges intelligenciával kombinált gépi látásrendszernek több mint 12 000 szennyeződést jelöltek meg és tanítottak be. A rendszer nagy felbontású képeket elemez, NVIDIA ipari hardveren fut, és webes felületen, valós időben mutatja az észlelt szennyeződések számát. A fejlesztés jelenlegi szakaszában az adatbázis-építés zajlik. A cél az, hogy elegendő tapasztalati adat alapján a rendszer automatikusan legyen képes meghatározni, hogy mikor tekinthető megfelelőnek a tisztasági szint.

Cimbria Delta finomtisztítógép a mákfeldolgozás első kulcseleme

Az MI kínálta lehetőségek

A fejlesztésnek további iránya is van, méghozzá, hogy a rendszer ne csak mérjen és jelezzen, hanem javaslatot is tegyen a gépbeállításokra. Ha a tisztasági adatokhoz szemcseméret- és sűrűséginformációk is társulnak, akkor a rendszer optimalizálási ajánlásokat fogalmazhat meg. Hosszabb távon akár az automatikus visszacsatolás is megvalósulhat: a mesterséges intelligencia nemcsak jelzi a problémát, hanem módosítja a rostarázási intenzitást, a légáramot vagy az adagolási sebességet. Ezzel a technológia elemi szintű szabályozása összekapcsolódhat a teljes üzem központi irányításával.

A folyamatos adatbázis-építéssel és a valós idejű visszacsatolással:

• növelhető a termelés hatékonysága,
• csökkenthető az erőforrás-felhasználás,
• stabilizálható és tovább javítható a minőség.

Összefoglalásként elmondható, hogy a mákfeldolgozás példája jól mutatja: a precíziós szemlélet nemcsak a szántóföldön, hanem az élelmiszeripari tisztítási és feldolgozási folyamatokban is új dimenziókat nyithat. 

Szerző: AgrárUnió