

Boyut, şekil ve iç yapıyı ölçmek için özel bir yazılım programında yüksek çözünürlüklü renkli görüntüleri işler. C-Cell, endüstri tarafından onaylanmış, kullanıcı dostu bir yöntemdir ve proses kontrolü / ürün geliştirme ve araştırma için ideal analiz aracıdır. Objektif veriler, zamana bağlı kararların azaltılmasına ve israfın en aza indirilmesine yol açan tüm ortamlarda hassas kontrol sağlar. Geleneksel, öznel, duyusal analiz yöntemlerine teknoloji odaklı bir alternatiftir.
Küresel olarak gıda endüstrisi tarafından kullanılan C-Cell, unlu mamullerin kalite kontrol sürecine yardımcı olmak için nesnel veriler sağlar. Malzemeleri/karıştırma işlemlerini kolayca optimize edin, insan hatasını ortadan kaldırın ve iç yapıyı/dış özellikleri değerlendirin.
C-Cell, ekmek ve diğer unlu mamullerin pişirme kalitesini analiz etmek için kullanılan dijital bir görüntüleme sistemidir. Bu, başlangıç seviyesinde, etkili ve verimli bir analiz yöntemidir ve 50'den fazla standart parametre içermektedir.
C-Cell'in kaydettiği ve ölçtüğü veriler şunlardır:
C-Cell aşağıdaki numune türlerini analiz edecektir:
C-Cell, analiz etmek istediğiniz numunenin dijital bir görüntüsünü alır. Numuneyi cihazın dahili çekmecesine yerleştirmeniz yeterlidir. Cihaz daha sonra çektiği görüntüden yola çıkarak, ekranda gösterdiği çeşitli parametreleri kullanarak ayrıntılı analizler sunacaktır.
Bu C-Cell bilgisi aşağıdaki analizleri içermektedir:

Objektif vizyon analizi kullanarak fırınlanmış ürün kalitesi hakkında ayrıntılı bilgi sağlamak için geliştirilmiştir. Yazılım, ürün kalitesiyle ilgili 50'ye kadar farklı parametre üretir. Ismarlama yazılımla birlikte tanımlanmış bir donanım konfigürasyonu kullanarak, duyusal değerlendirme ile bulunan hatalara tabi olmayan objektif veriler üretiyoruz.
Müşteri arayüzü herhangi bir dile programlanabilir.



C-Cell yazılımı, tümü ürün veya içerik kalitesine katkıda bulunabilecek 50'den fazla sonuç/uygulama üretebilir. Pişirme kalitesini, malzemeleri, atıştırmalık yiyecekleri veya daha fazlasını değerlendirmek istiyorsanız; C-Cell kalibrasyonları, bir üreticinin ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlanabilir. C-Cell sonuçları aşağıdaki bölümlere ayrılabilir:

Parlaklık ve Hücre Kontrastı, unun arka plan rengini ve farklı iç yapılardan yansıyan ışık seviyesini birleştiren gri skala değerlerine dayalıdır. İç kırıntı rengi, dış kabuk rengi ve derinliği ölçülür.
Parlaklık/Hücre kontrastı, tek renkli 256 gri tonlamayı temel alan boyutsuz değerlerdir.
Renk, gıda endüstrisinde yaygın olarak bulunan L*a*b* formatına dayalıdır.

Her dilim için alan, maksimum ve ortalama yükseklik, genişlik ve çevre ölçülür. Dilimin her iki tarafı için içbükeylik (üst, alt ve yan), Fırın Yayı (konum, yükseklik, derinlik) ve üst omuz ve alt yuvarlaklık ölçülür.

Bireysel hücre analizi, kırıntı yapısı boyunca hücrelerin sayısı, boyutu ve dağılımı hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Delikler, Duvar Kalınlığı ve Hücre Alanları ve Hacimleri ölçülür. Her hücre için X/Y çap koordinatlarını kullanan Hücre Uzama ölçümleri, iç kırıntı yapısının uzama eksenini ve eğrilik seviyesini gösteren bir sirkülasyon haritası sağlar.

C-Cell, örneğin meyve veya çikolata kalıntıları gibi L*a*b* rengine dayalı olarak bir ürün içindeki katkıları belirleme yeteneğine sahiptir. Ürün içindeki inklüzyonların dağılımı, kalan dahili kırıntı yapısının miktarının belirlenmesine imkan verecek şekilde tanımlanır.

C-Cell, bir burger topuzunun yüzeyindeki susam tohumları veya kurabiyelerin yüzeyindeki çatlama gibi bir ürünün dış özelliklerini ölçerek dağılımın tekdüzeliğini ölçebilir.

Fırında kullanılan subjektif puanlama rejimi ile ilişkili olan ürüne özel bir algoritma oluşturmak için objektif C-Cell verileri alınarak ısmarlama kalibrasyonlar geliştirilebilir.
C-Cell, dünya genelinde tüm fırıncılık endüstrisinde kullanılmaktadır. Her sektör, ürün kalitesini kontrol etmek için ayrıntılı bilgileri kullanır.








DEVAMI +08 Şubat 2023 Yazar: ABP Kategori Bilgiler, Calibre Control| Çerez | Süre | Açıklama |
|---|---|---|
| cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
| cookielawinfo-checkbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
| cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
| cookielawinfo-checkbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
| cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
| viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |


