Bilgi Bankası

Sınıflandırma ve Kalibrasyon Teknolojileri

Avokado meyvelerinin boyut, renk, şekil, olgunluk ve kalite kriterlerine göre sınıflandırılması, hem iç pazar hem de ihracat süreçlerinde ürün standardizasyonunun temel adımıdır. Günümüzde bu süreçler mekanik, optik, sensör ve yapay zekâ tabanlı sistemlerle yürütülmektedir.

1. Sınıflandırma (Grading) Sistemlerinin Amaçları

Amaç Açıklama Kullanım Alanı
Boyut ve ağırlığa göre sınıflandırma Kalibre aralıklarına göre ayrım (örneğin 12–24–32 sınıfı) İhracat ve perakende
Renk ve dış görünüşe göre sınıflandırma Olgunluk, kabuk rengi ve kusur tespiti Pazarlama standardı
Yüzey kusurları ve deformasyon tespiti Çürük, darbe, kabuk çatlağı analizi Kalite kontrol hattı
İç kalite (yağ, kuru madde) sınıflandırması NIR sensörlerle temassız ölçüm Premium kalite ayrımı

2. Kalibrasyon Teknolojileri
Teknoloji Çalışma Prensibi Avantaj
Ağırlık bazlı mekanik kalibratörler Konveyör hattında tartım hücreleri Basit, dayanıklı, düşük maliyetli
Optik hacim ölçüm sistemleri Kamera + lazer ile 3D hacim hesaplama Temassız ve hassas ölçüm
Hiperspektral görüntüleme 400–1000 nm arası spektrum analizi Renk, olgunluk, kuru madde ölçümü
Akustik rezonans kalibrasyonu Ses dalgası ile yoğunluk analizi Bozulmadan iç kalite tespiti
AI tabanlı görüntü analizi Derin öğrenme algoritmaları Hızlı, çok boyutlu kalite değerlendirmesi

3. Görüntüleme ve Sensör Tabanlı Sistemler
Sistem Kullanılan Sensör Tespit Edilen Özellik
RGB Kamera Sistemleri Görünür ışık Renk, şekil, kusur
NIR / SWIR Sensörler Yakın kızılötesi Yağ oranı, kuru madde, olgunluk
3D Tarayıcılar Lazer / Derinlik kamerası Hacim ve boyut
Termal Kameralar IR dedektör Yüzey sıcaklık farkı (fizyolojik bozulma göstergesi)
Spektroskopik sensörler Işık soğurma analizi PPO ve enzimatik bozulma tahmini

4. Yapay Zekâ ve Otomasyon Entegrasyonu
Sistem İşlev Kullanım Alanı
CNN (Convolutional Neural Networks) Görüntüden kusur tanıma Otomatik kalite ayrımı
Machine Vision Yazılımları (Aweta, Maf Roda, Compac) Renk + boy + kusur analizi Endüstriyel sınıflandırma hatları
Edge AI Sistemleri Gerçek zamanlı karar algoritmaları Hızlı ayırma sistemleri
IoT Veri İzleme Panelleri Kalite verilerinin dijital kaydı SiegaCloud / AgroPlanet entegrasyonu

5. Kalibrasyon Standartları (FAO / GlobalG.A.P. – EU Normları)
Parametre Sınıf Extra Sınıf I Sınıf II
Ağırlık (g) 280–400 200–280 150–200
Kusur toleransı (%) < 2% < 5% < 10%
Renk birörlüğü Tam homojen Hafif fark Belirgin fark
Kabuğun sağlamlığı Hasarsız Hafif çizik Yüzey darbesi olabilir

6. Gelecek Teknolojileri

  • Multispektral + AI destekli akıllı kalibrasyon hatları

  • Blockchain tabanlı kalite sertifikasyon sistemleri

  • Drone tabanlı ön sınıflandırma (bahçede meyve seçimi)

  • Renk ve olgunluk skorlamasında Derin Öğrenme tabanlı görüntü analitiği

  • Hiperspektral – X-Ray hibrit kalite hatları (iç bozulma tespiti)

İlaç Önerileri