THE APPLICATION OF PORTION CONTROL OPTIMIZATION IN AN AUTOMATED CAN‐FILLING PROCESS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The main objective of portion control is to ensure that desired portions, usually specified by weight, are placed in the packages. In can‐filling in particular, an optimal goal would be to minimize underfilling and overfilling. This paper develops an advanced packaging process for automated can‐filling of fish, which achieves this goal. The overall automated system uses an innovative technique of optimal overlapping and cutting of fish. First, a batch of fish are overlapped in a linear orientation where the ordering sequence, the head orientation, and the degree of overlap between fish are the variables of optimization. The optimization is carried out with the objective of minimizing the absolute total weight of underfill and overfill of the produced cans. The optimal portioning method should possess a computational speed that is consistent with the process speed and the filling accuracy requirements. Several models of optimization have been developed. This paper follows a model development procedure that realizes a feasible and practical model. A numerical example that uses real data on a batch of salmon is presented to illustrate the approach and to demonstrate its feasibility in achieving both optimization objective and the processing speed. A comparison of several optimization models that have been developed is given, with respect to the computational speed and the filling accuracy. Results show that the optimal portioning method is able to achieve high production rates and improved filling accuracy in can‐filling process of salmon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».