Classificação de defeitos
A análise de qualidade de lotes de semente é essencial: é o que definirá o valor da venda do seu produto. Além disso, obviamente a intenção é sempre comercializar um produto com a melhor qualidade possível. Entretanto, garantir esse padrão de maneira manual de centenas de lotes por dia é um processo que exige uma grande quantidade de pessoas envolvidas, levando a déficits de precisão e constância, frutos da subjetividade humana.
O GroundEye utiliza uma série de ferramentas de IA para resolver essas questões. A cada amostra registrada, centenas de características de cor, geometria e textura são mensuradas para cada semente presente e esses dados são utilizados para treinar classificadores automatizados. Em resumo, inteligências para cada um dos defeitos de interesse são capazes de verificar a presença ou não deles em cada uma das sementes. Assim, resultados estatísticos e individuais são facilmente obtidos pelo sistema em poucos cliques.
No sistema ainda é possível rastrear quais são as sementes de cada um dos defeitos que são analisados. Em outras palavras, ao abrir uma análise de sementes de soja cujo resultado diz ter 10% de sementes com dano mecânico, é possível visualizar quais são elas e tirar a contraprova.
A formatação dos resultados pode ser configurada de acordo com a necessidade do usuário, podendo sair de maneira individual (por semente), estatístico (porcentagem de defeitos por amostra) ou mesmo utilizar os dados para tomada de decisão automatizada. Em outras palavras, o GroundEye pode usar do resultado das IAs para aprovar ou reprovar uma amostra de acordo com os padrões de sua empresa.
A análise de sementes utilizando o GroundEye está presente em todo o Brasil — além de Argentina e Tailândia — operando com diversas culturas como soja, milho, algodão, chia, grão-de-bico, feijão, sorgo, trigo, florestais e hortifruti. As possibilidades são inúmeras! Entre em contato com a equipe comercial da Tbit para entender melhor como o GroundEye pode otimizar os processos da sua empresa.
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