ES2976568T3 - Un método para pesar y agrupar por lotes de artículos - Google Patents

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Abstract

Se debe determinar el número de artículos en un platillo de una pesadora multicabezal. Se define un conjunto de distribuciones de peso que incluye una primera distribución de peso y una segunda distribución de peso. La primera distribución de peso representa una distribución de peso de un primer número entero de artículos, y la segunda distribución de peso representa una distribución de peso de un segundo número entero de artículos. El peso de los artículos en el platillo de pesaje se compara con la primera distribución de peso y la segunda distribución de peso respectivamente: el número de artículos correspondiente al primer número entero cuando el peso está dentro de dicha primera distribución de peso y al segundo número entero. cuando el peso está dentro de dicha segunda distribución de peso. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Un método para pesar y agrupar por lotes de artículos
La presente memoria descriptiva está relacionada con un método y a un sistema para pesar y agrupar por lotes artículos, específicamente pesar y agrupar por lotes piezas de productos alimenticios sólidos en lotes con un cierto número de piezas y con un cierto peso.
Dentro de industrias tales como la industria alimentaria, se han descrito máquinas de pesaje y clasificación en publicaciones tales como US 6,234,297, US 6,015,049, WO 98/49892, US 6,321,914, US 5,526,437, US 4,569,434, EP 0593 126 y EP 0900601.
Los productos alimenticios envasados industrialmente, tales como piezas de aves de corral, a menudo se envasan en envases (lotes) de aproximadamente el mismo peso, independientemente del número de piezas incluidas en el envase. Aunque los productos alimenticios sólidos individuales, tales como muslos de pollo, varían en peso de pieza a pieza, es posible obtener envases, que tienen aproximadamente el mismo peso al variar el número de productos alimenticios en los envases. Típicamente, se usan máquinas de pesaje de cabezales múltiples para el propósito anterior. Ejemplos de pesadores multicabezal se describen en publicaciones tales como EP 3112825, EP 2670669 y D<k>201500149. El documento EP1515125A1 divulgó un pesador multicabezal adicional según el estado de la técnica.
Un pesador multicabezal puede comprender una estación receptora en donde piezas individuales de productos alimenticios se distribuyen aleatoriamente entre varios sistemas de pesaje (cubetas de pesaje). Después se usa un ordenador para calcular la combinación más favorable de pesos para alcanzar un peso objetivo. A través de una serie de tolvas o receptáculos, se vacían combinaciones favorables de productos alimenticios en, por ejemplo, un recipiente o bandeja de manera que cada lote de productos alimenticios forme un lote de aproximadamente el mismo peso. Sin embargo, con el fin de obtener aproximadamente el mismo peso, el número de productos alimenticios puede variar de un lote a otro.
En muchas situaciones, es ventajoso para el consumidor que se le ofrezcan envases no solo con un cierto peso o intervalo de peso, sino también con un cierto número de piezas de productos alimenticios en el envase.
El objeto y las ventajas anteriores junto con otros numerosos objetos y ventajas, que serán evidentes a partir de la descripción de la presente invención, son según un primer aspecto de la presente invención obtenido mediante:
Un método para pesar y agrupar por lotes artículos tales como productos alimenticios sólidos, comprendiendo dicho método:
proporcionar un pesador multicabezal que incluye
un sistema alimentador que tiene una entrada para recibir dichos artículos y una pluralidad de salidas para descargar dichos artículos,
una pluralidad de cubetas de pesaje, estando cada una de dichas cubetas de pesaje situada por debajo de una salida respectiva de dicha pluralidad de salidas con una abertura orientada hacia dicha salida respectiva para recibir una parte de dichos artículos,
dicho método comprende además:
definir un conjunto de distribuciones de pesos que incluyen una primera distribución de pesos y una segunda distribución de pesos, representando dicha primera distribución de pesos una distribución de pesos de un primer número entero de artículos, y representando dicha segunda distribución de pesos una distribución de pesos de un segundo número entero de artículos,
proporcionar dichos artículos y alimentar dichos artículos en dichas cubetas de pesaje por medio de dicho sistema de alimentación de manera que cada cubeta de pesaje reciba dicha parte de dichos artículos,
determinar el peso de una primera parte en una cubeta de pesaje respectiva,
determinar el número de artículos que constituyen dicha primera parte realizando una comparación entre el peso y dicha primera distribución de pesos, y dicha segunda distribución de pesos respectivamente, el número de artículos que corresponde a dicho primer número entero cuando el peso está dentro de dicha primera distribución de pesos, y a dicho segundo número entero cuando el peso está dentro de dicha segunda distribución de pesos,
rechazar dicha primera parte cuando el peso esté fuera de dicho conjunto de distribuciones de pesos, liberar dicha primera parte de dicha cubeta de pesaje respectiva para reciclar o para agrupar por lotes dicha primera parte en un lote cuando el peso está dentro de dicho conjunto de distribuciones de pesos de manera que dicho lote tiene un número y un peso de artículos dentro de intervalos de peso y de enteros definidos. Se contempla que el método sea adecuado para el procesamiento en lotes de una amplia gama de productos alimenticios sólidos, incluyendo productos cárnicos y avícolas tales como diversos cortes de carne que normalmente se venden en paquetes que contienen dos o más piezas, por ejemplo pechugas de pollo, filetes de hueso T, barras de tambor, muslos de pollo, alas de pollo, lomos de ternera, lomos de solomillo, chuletas, etc. Sin embargo, el objeto de la invención no se limita a cortes de carne, sino que también se puede aplicar a otros tipos de productos alimenticios, que se producen en números enteros.
Un número entero de artículos se refiere a un artículo, dos artículos, tres artículos o cuatro artículos, y hasta, por ejemplo, 10 artículos o más dependiendo del tipo de artículos que se van a mezclar, y el tamaño del lote también, es decir, un número entero de artículo(s).
Definir un conjunto de distribuciones de pesos puede incluir determinar cuántas distribuciones de pesos debe haber en el conjunto de distribuciones de pesos, y también definir cada distribución de pesos en el conjunto de distribuciones de pesos.
El conjunto de distribuciones de pesos puede incluir una tercera distribución de pesos, y una cuarta distribución de pesos y hasta, por ejemplo, 10 distribuciones de pesos o más dependiendo del tipo de artículos que se van a agrupar por lotes, y el tamaño del lote también.
La primera distribución de pesos puede ser para un artículo, y la segunda distribución de pesos puede ser para dos artículos, es decir, en el caso de un muslo de pollo, la distribución de pesos para un muslo de pollo define cómo se distribuye el peso de las muslos de pollo en la población de muslos de pollo.
En consecuencia, en el caso de dos muslos de pollo, la distribución de pesos para dos muslos de pollo define cómo se distribuye el peso combinado de dos muslos de pollo en la población de pares de muslos de pollo. El peso combinado se refiere al peso de cada uno de los dos artículos añadidos juntos.
Las distribuciones de pesos primera y segunda son diferentes.
La comparación del peso medido con una distribución de pesos puede incluir correlacionar el peso con una de las distribuciones en el conjunto de distribuciones para determinar qué distribución incluye el peso.
La comparación se puede hacer con la tercera y cuarta distribución de pesos también, y secuenciar a través de todas las distribuciones de pesos en el conjunto de distribución de pesos, es decir, tomar una después de la otra.
Una distribución de pesos es una función matemática que proporciona las probabilidades de ocurrencia de diferentes resultados posibles en un experimento (la función produce una probabilidad como una función de un peso).
Por lo tanto, una distribución de pesos dada correlaciona los pares de coordenadas de peso y probabilidad con el peso como la abscisa, y la probabilidad como la ordenada.
Correspondientemente, cada distribución pn(w) en el conjunto de distribuciones es una función del peso w, y definida por el número entero n. Para un contenido dado en una cubeta de pesaje, el peso w es el factor conocido, y el entero n es desconocido y determinado usando las distribuciones predefinidas en el conjunto de distribuciones.
Un peso con una probabilidad mayor que un umbral (tal como cero o 10 %) para una distribución significa que el número entero para esa distribución corresponde o es igual al número de productos alimenticios sólidos en la cubeta de pesaje.
Cada distribución de pesos en el conjunto de distribuciones de pesos puede ser una distribución de probabilidad acumulativa o una distribución de probabilidad no acumulativa (función de densidad de probabilidad).
Una distribución de pesos puede determinarse teórica o empíricamente. Por ejemplo, la distribución de pesos para un artículo tal como un muslo de pollo se puede determinar pesando 1000 muslos de pollo, y contar cuántos se encuentran por debajo de un peso dado. La distribución de probabilidad acumulativa para el experimento típicamente tiene el peso a lo largo del eje de abscisas, y el eje de ordenadas tiene el recuento de artículos. Por lo tanto, para un par de coordenadas dado, la ordenada indica el número de artículos que pesan menos que el peso de la abscisa.
La distribución puede normalizarse de modo que sea suma hasta 1.
La distribución de probabilidad no acumulativa se puede encontrar como la derivada de la distribución de probabilidad acumulativa.
La distribución de pesos que representa el peso de, por ejemplo, dos artículos, se puede determinar empíricamente tomando 1000 conjuntos de dos artículos y pesando cada conjunto, y determinando cómo se distribuyen los pesos en intervalos.
Alternativamente, la distribución de pesos que representa el peso de, por ejemplo, dos artículos puede determinarse o definirse como el producto de dos veces la distribución de pesos de un artículo.
Una distribución de pesos puede truncarse de manera que por encima de un cierto peso, la probabilidad puntual es cero, y por debajo de un cierto peso la probabilidad puntual también puede ser cero.
La distribución puede ser una distribución uniforme, una distribución en forma de campana o una distribución en forma de campana truncada.
La comparación entre el peso y una distribución de pesos puede comprender determinar la probabilidad puntual del peso para la primera distribución de pesos y la segunda distribución de pesos de manera que se puede determinar qué distribución devuelve la probabilidad más alta para el peso.
Un peso está dentro de una distribución de pesos cuando la probabilidad puntual es mayor que cero o por encima de un valor umbral tal como 10 % o 20 %.
Alternativamente, se puede decir que el peso está dentro de una distribución de pesos si el peso está por encima del peso mínimo de la distribución y por debajo del peso máximo de la distribución.
Para una distribución truncada, el peso mínimo es el peso para el que las probabilidades puntuales de todos los pesos más pequeños que el peso mínimo son cero.
De manera similar, el peso máximo es el peso para el que las probabilidades puntuales de todos los pesos mayores que el peso máximo son cero.
Alternativamente, se puede decir que el peso está dentro de una distribución si no es más de una desviación típica del peso promedio. En lugar de la desviación típica, se pueden usar otras desviaciones tales como más de un 50 % alejándose de la media (u otro valor umbral de más de un 50 % tal como un 40 % o un 60 %). Un peso mínimo y un peso máximo pueden definirse para una distribución de manera que un peso que está entre el peso mínimo y máximo se dice que pertenece a la distribución.
Se puede decir que el peso está fuera de una distribución si la probabilidad puntual es cero o si el peso es menor que el peso mínimo o mayor que el peso máximo.
Puede haber una superposición entre la primera distribución de pesos y la segunda distribución de pesos, es decir, para un peso dado, ambas distribuciones devuelven una probabilidad para el peso, que es mayor que cero.
Alternativamente, si se ha definido un peso mínimo y máximo para cada distribución, el superposición puede resultar de que el peso máximo de la primera distribución sea mayor que el peso mínimo de la segunda distribución, que de otro modo tienen un peso máximo mayor que el peso máximo de la primera distribución. En el caso de una superposición, puede no ser posible determinar cuántas piezas de productos alimenticios sólidos están presentes en la cubeta de pesaje. Por lo tanto, se puede decidir que el contenido de la cubeta de pesaje se recicle.
Se puede usar una operación condicional tal como una sentencia "si" (if) para determinar el número de productos alimenticios sólidos en una cubeta de pesaje o si el contenido de una cubeta de pesaje debe rechazarse.
Según un segundo aspecto de la presente invención, los objetos y ventajas anteriores se obtienen por: un pesador multicabezal para pesar y agrupar por lotes artículos tales como productos alimenticios sólidos, dicho pesador multicabezal comprende:
un sistema alimentador que tiene una entrada para recibir dichos artículos y una pluralidad de salidas para descargar dichos artículos,
una pluralidad de cubetas de pesaje, estando cada una de dichas cubetas de pesaje situado por debajo de una salida respectiva de dicha pluralidad de salidas con una abertura orientada hacia dicha salida respectiva para recibir una parte de dichos artículos, y teniendo cada una de dichas cubetas de pesaje un peso para pesar dicha parte de dichos artículos,
un controlador central que tiene una base de datos con un conjunto de distribuciones de pesos que incluyen una primera distribución y una segunda distribución, representando dicha primera distribución de pesos una distribución de pesos de un primer número entero de artículos, y representando dicha segunda distribución de pesos una distribución de pesos de un segundo número entero de artículos,
dicho controlado central se configura para determinar el número de artículos que constituyen dicha primera parte realizando una comparación entre el peso y dicha primera distribución de pesos, y dicha segunda distribución de pesos respectivamente, el número de artículos que corresponde a dicho primer número entero cuando el peso está dentro de dicha primera distribución de pesos, y a dicho segundo número entero cuando el peso está dentro de dicha segunda distribución de pesos,
un rechazador para rechazar dicha primera parte cuando el peso esté fuera de dicho conjunto de distribuciones de pesos,
un mecanismo de liberación para liberar dicha primera parte de dicha cubeta de pesaje respectiva para reciclar o agrupar por lotes dicha primera parte en un lote cuando el peso está dentro de dicho conjunto de distribuciones de peso de manera que dicho lote tiene un número de artículos dentro de intervalos de peso y de enteros definidos.
Según un ejemplo no reivindicado adicional, los objetos y ventajas anteriores se obtienen mediante:
Un método para pesar y agrupar por lotes artículos tales como productos alimenticios sólidos dentro de un objetivo de intervalo de artículos y pesos, comprendiendo dicho método:
proporcionar un pesador multicabezal que incluye
un sistema alimentador que tiene una entrada para recibir dichos artículos y una pluralidad de salidas para descargar dichos artículos,
una pluralidad de cubetas de pesaje,
cada una de dichas cubetas de pesaje se posiciona por debajo de una salida respectiva de dicha pluralidad de salidas con una abertura orientada hacia dicha salida respectiva para recibir una parte de dichos artículos, dicho método comprende además:
proporcionar dichos artículos y alimentar dichos artículos en dichas cubetas de pesaje por medio de dicho sistema de alimentación de manera que cada cubeta de pesaje reciba dicha parte de dichos artículos, determinar el peso de una primera parte en una cubeta de pesaje respectiva,
definir un conjunto de distribuciones de pesos que incluye una primera distribución y una segunda distribución, representando cada distribución de pesos de dicho conjunto de distribuciones de pesos una distribución de pesos de un número entero de artículos tales como uno o dos artículos,
rechazar dicha primera parte cuando dicho peso esté fuera de dicho conjunto de distribuciones de pesos, determinar el número de artículos que constituyen dicha primera parte mediante la correlación de dicho peso con el número de artículos por medio de dicho conjunto de distribuciones de pesos cuando dicho peso cae dentro de una distribución de pesos,
liberar dicha primera parte de dicha cubeta de pesaje respectiva para agrupar por lotes o reciclar dicha primera parte cuando dicho peso caiga dentro de dicho conjunto de distribuciones de pesos.
El peso puede caer dentro de una distribución cuando la probabilidad del peso en esa distribución es mayor que un umbral tal como 0 %, 10 % o 20 %.
La correlación de un peso a un número de artículos puede incluir la función de determinar la probabilidad del peso que pertenece a una distribución - o simplemente determinar si un peso está dentro o fuera de una distribución de pesos.
Todas las distribuciones pueden usarse en la correlación, y el número de productos alimenticios sólidos en una cubeta de pesaje corresponde al número de la distribución de pesos, lo que da una probabilidad de que el peso sea mayor que cero (o 10 % o 20 %).
La probabilidad puede ser la probabilidad puntual o la probabilidad acumulativa.
En lugar de la probabilidad, se puede usar una comparación con los valores mínimo y máximo de cada distribución para determinar dentro de qué distribución cae el peso.
Se dice que un peso pertenece a una distribución cuando esa distribución devuelve una probabilidad más alta de ese peso que cualquiera de las otras distribuciones.
Los aspectos anteriores se explicarán ahora con más detalle a continuación por medio de ejemplos de realizaciones con referencia a los dibujos, en los que:
La fig. 1 ilustra un sistema de agrupación por lotes de alimentos que incluye un pesador multicabezal.
La fig. 2 ilustra una parte de un sistema de agrupación por lotes de alimentos con un mecanismo de dosificación y un recipiente para recoger un lote.
La fig. 3 ilustra una parte de un sistema de agrupación por lotes de alimentos con un mecanismo de dosificación en un estado de aceptación.
La fig. 4 ilustra una parte de un sistema de agrupación por lotes de alimentos con un mecanismo de dosificación en un estado de reciclaje o rechazo.
La fig. 5 ilustra un conjunto de distribuciones de pesos que representan la distribución de pesos para 1, 2, 3 o 4 piezas de productos alimenticios sólidos, respectivamente.
La fig. 6 ilustra un conjunto de distribuciones de pesos que representan la distribución de pesos para 1, 2, 3 o 4 piezas de productos alimenticios sólidos, respectivamente.
La fig. 7 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo en el método de pesaje y agrupación por lotes.
La presente invención se describirá ahora más detalladamente a continuación con referencia a los dibujos adjuntos, en los que se muestran realizaciones ejemplares de la invención. Sin embargo, la invención puede realizarse de diferentes formas y no debe interpretarse como limitada a las realizaciones aquí expuestas. En cambio, estas realizaciones se proporcionan para que esta descripción sea exhaustiva y completa, y transmita plenamente el alcance de la invención a los expertos en la técnica. Los números de referencia similares se refieren a elementos similares en todo el documento. Por lo tanto, los elementos similares no se describirán en detalle con respecto a la descripción de cada figura.
La fig. 1 muestra una vista en perspectiva de un sistema de agrupación por lotes de alimentos según la presente invención. El sistema de agrupación por lotes de alimentos comprende un pesador multicabezal (10), y el funcionamiento del sistema de agrupación por lotes de alimentos es controlado por una unidad de control (28).
El pesador multicabezal (10) comprende una sección de recepción (14) para recibir productos alimenticios sólidos (no mostrados) a granel, es decir, los productos alimenticios sólidos comprenden una gran cantidad de productos alimenticios individuales, típicamente productos cárnicos tales como pollo, carne de res, cerdo, pescado, etc.
Los productos alimenticios sólidos se transportan desde la sección de recepción (14) a una de las bandejas (16). Las bandejas (16) se localizan circunferencialmente alrededor de la sección receptora (14).
Cada bandeja (16) comprende un tornillo de transporte (18) para transportar los productos alimenticios sólidos hacia fuera hacia una tapa (20) en una salida de la bandeja. La tapa abre y cierra la salida de la bandeja respectiva, y por lo tanto controla el flujo de los productos alimenticios sólidos desde la bandeja respectiva (16) en una balanza de pesaje respectiva (22) localizada debajo de la salida de la bandeja respectiva.
Cada báscula (22) se usa para determinar el peso de los productos alimenticios sólidos ubicados en la báscula (22).
Además, se determina el número de artículos en una báscula de pesaje respectiva. Los métodos específicos para determinar el número de artículos en una báscula de pesaje respectiva se describen adicionalmente a continuación.
A medida que se han determinado el peso y el número de artículos en las básculas de pesaje, se determina (usando una unidad de control (28)), qué básculas de pesaje deben tener su contenido combinado.
El contenido de esas básculas de pesaje, que deben combinarse en un lote, se libera entonces en un conducto (24) y se recoge en un mecanismo de dosificación (26), que libera además el contenido en un recipiente (12) a través de una puerta de aceptación (32).
El recipiente puede tener cualquier forma y hacerse de cualquier material que sea compatible con su función como receptáculo para productos alimenticios sólidos en un transportador de paquetes. El recipiente puede ser un artículo formado de bandeja aproximadamente rectangular hecho de un material de plástico o alúmina adecuado para almacenar alimentos para consumo humano.
En la fig. 1, se muestra un producto alimenticio sólido que cae desde el mecanismo de dosificación a un lote. A medida que se ha llenado un recipiente con el contenido deseado, la unidad de control da instrucciones al transportador de paquete (36) secuencialmente para que mueva y ponga un recipiente vacío en posición bajo el mecanismo de dosificación y cerrar la puerta de aceptación antes de que una nueva parte de productos alimenticios sólidos se libere en el mecanismo de dosificación.
La fig. 2 muestra un mecanismo de dosificación (26) que contiene un número de productos alimenticios sólidos (42).
El mecanismo de dosificación comprende una puerta de aceptación (32) y una puerta de rechazo (34). Ambas puertas son controladas por la unidad de control (28).
También se muestra un recipiente vacío (12) colocado en la parte superior de un transportador de paquetes (36).
El mecanismo de dosificación tiene dos piezas de productos alimenticios sólidos.
La fig. 3 muestra el mecanismo de dosificación (26) después de haber recibido una instrucción para la apertura de la puerta de aceptación (32) desde la unidad de control. La abertura resulta en que los productos alimenticios sólidos se liberan en un recipiente vacío (12).
La fig. 4 muestra el mecanismo de dosificación (26) después de haber recibido una instrucción para la apertura de la puerta de rechazo (34) desde la unidad de control. La abertura resulta en que los productos alimenticios sólidos son liberados a una posición diferente que el recipiente vacío (12) en el transportador de empaque (36). Una colección de productos alimenticios sólidos que tienen un peso dentro de una superposición entre una primera distribución de pesos y una segunda distribución de pesos puede reciclarse y a través de un sistema alimentador (no mostrado) y moverse a la sección de recepción (14) del pesador multicabezal (10).
Sin embargo, una colección de productos alimenticios sólidos que tienen un peso fuera de todas las distribuciones puede ser desechada y usada para otros propósitos.
La fig. 5 ilustra un conjunto de distribuciones de pesos para 1,2, 3 o 4 piezas de productos alimenticios sólidos, respectivamente.
Las distribuciones de pesos son las distribuciones de probabilidad no acumulativas. El peso w es a lo largo del eje de la abscisa, y la probabilidad puntual p es a lo largo del eje de ordenadas.
Por lo tanto, la primera distribución de pesos (44) representa la distribución de probabilidad no acumulativa p<1>para una pieza de producto alimenticio sólido tal como un muslo de pollo.
Cada distribución de pesos es una distribución uniforme.
Por ejemplo, la primera distribución (44) está truncada, y tiene una probabilidad puntual de 0 por debajo de un valor de peso mínimo (min(w)=a), lo que significa que la probabilidad de observar un resultado con una ponderación por debajo del valor de peso mínimo a es 0:
La probabilidad puntual es también 0 por encima de un valor de peso máximo max(w)=b. La probabilidad puntual es constante entre el valor de peso mínimo a y el valor de peso máximo b.
La distribución para una pieza de producto alimenticio sólido puede escribirse como unif(a;b). Los pesos específicos pueden ser a=27 g y b=37 g.
Por lo tanto, se supone que las piezas de productos alimenticios sólidos tales como muslos de pollo no tienen ningún caso/observación, en donde un muslo de pollo pesa menos que el valor de peso mínimo, y tampoco hay casos/observaciones, en donde un muslo de pollo pesa más que el valor de peso máximo, y entre los valores de peso mínimo y máximo, los pesos de las muslos de pollo se distribuyen uniformemente.
En el ejemplo de la fig. 5, todas las distribuciones están normalizadas, lo que significa que la altura de las distribuciones disminuye a lo largo del eje de abscisas, y la anchura de las distribuciones aumenta a lo largo del eje de abscisas.
La versión normalizada de la primera distribución se puede escribir como:
1
Pi = -------uniffa; b)
b — a
La probabilidad puntual de un peso w es:
• 1
s i a < w < b
Pi(w) = b — a
0 s i w < a
. 0 s i w > b
Para una distribución normalizada, la integral desde el valor de peso mínimo a hasta el valor de peso máximo b da una probabilidad de 1:
p ^ a ; b) = f Ptdw = 1
Ja
La segunda distribución se puede encontrar suponiendo que dos piezas de producto alimenticio sólido que pesan al peso mínimo a, se pueden observar en la misma cubeta de pesaje dando como resultado un peso mínimo de 2*a.
De manera similar, se pueden observar dos piezas de producto alimenticio sólido que pesan al peso máximo b, en la misma cubeta de pesaje dando como resultado un peso máximo de 2*b.
También suponiendo que la segunda distribución es uniforme significa que puede escribirse en forma no normalizada como:
p2 = unif(2*a;2*b),
De manera similar, las distribuciones tercera y cuarta pueden escribirse como:
P3 = unif(3*a;3*b)
P4 = unif(4*a;4*b)
Hay una brecha entre la primera y la segunda distribución, es decir, el valor de peso máximo de la primera distribución es más pequeño que el valor de peso mínimo de la segunda distribución. En términos matemáticos, los valores son tales que b<2*a, y la brecha tienen un ancho de 2*a-b.
De manera similar, hay una brecha entre las distribuciones segunda y tercera: 2*b<3*a.
Las distribuciones tercera y cuarta tienen una superposición (46) (mostrado como el área de trazos), es decir el valor de peso máximo de la tercera distribución es mayor que el valor de peso mínimo de la cuarta distribución: 3*b>4*a, el superposición tiene una anchura de 4*a-3*b.
El número de productos alimenticios sólidos en una cubeta de pesaje se puede determinar usando el conjunto de distribuciones.
Para el presente ejemplo, se puede suponer que se espera que entre 1 y 4 piezas de productos alimenticios sólidos desciendan en una cubeta de pesaje. La cubeta de pesaje produce un peso de la masa en la cubeta de pesaje, y se debe determinar cuántas piezas de productos alimenticios sólidos están en la cubeta de pesaje. Se puede usar una sentencia "si" (if) para determinar si el peso es un peso que ocurre en una distribución dada. Por lo tanto, si el peso es mayor que el valor de peso mínimo para una distribución y menor que el valor de peso máximo para la distribución, se puede concluir que el peso pertenece a esa distribución - puesto que esa distribución se ha definido para un número específico n de productos alimenticios sólidos, se puede concluir que el número de productos alimenticios sólidos en la cubeta de pesaje corresponde a ese número específico. A partir de la primera distribución, el algoritmo puede ser:
si a < w < b entonces n = 1
Si el peso no cae entre el valor de peso mínimo y el valor de peso máximo, puede concluirse que el peso no pertenece a esa distribución particular, es decir, el número n de productos alimenticios sólidos en la cubeta de pesaje todavía es desconocido.
En tal caso, el algoritmo puede continuar, y el peso puede compararse con la segunda distribución de pesos: si 2*a < w < 2*b entonces n = 2
Y así sucesivamente hasta la cuarta distribución.
Si el algoritmo devuelve un resultado único, es decir, el peso cae dentro de una de las distribuciones con las que se comparó, el número de productos alimenticios sólidos en la cubeta de pesaje es igual al número de la distribución de pesos.
Si ninguna de las comparaciones devuelve un resultado positivo, se puede concluir que el peso cae fuera de las distribuciones. Este puede ser el caso si, por ejemplo, el contenido de la cubeta de pesaje es la mitad de un muslo de pollo. El contenido de la cubeta de pesaje se rechaza entonces a través de la puerta de rechazo. Si el peso cae en una superposición entre dos distribuciones, dos de las comparaciones devuelven un resultado positivo. Por ejemplo, si el peso cae en el superposición entre la tercera y cuarta distribución, no se puede determinar si el contenido en la cubeta de pesaje es de tres de cuatro piezas de productos alimenticios sólidos. En tal caso, el contenido de la cubeta de pesaje puede reciclarse.
La fig. 6 ilustra otro conjunto de posibles distribuciones de pesos de lotes que consisten en 1, 2, 3 o 4 piezas de productos alimenticios sólidos, respectivamente.
Las distribuciones de pesos son las distribuciones de probabilidad no acumulativas. El peso w es a lo largo del eje de la abscisa, y la probabilidad puntual p es a lo largo del eje de ordenadas.
En lugar de tener distribuciones uniformes, ahora se supone que las distribuciones son distribuciones normales truncadas (o distribuciones de campana), es decir, la probabilidad puntual es más alta en el centro de cada distribución y disminuye moviéndose simétricamente lejos del centro, aunque las distribuciones pueden no ser necesariamente simétricas alrededor del centro.
Hay una brecha entre la primera y la segunda distribución, y una superposición entre las distribuciones segunda y tercera, así como entre las distribuciones tercera y cuarta.
La sentencia "si" (if) descrita en conexión con la fig. 5 se puede usar para determinar si un peso cae dentro de una de las distribuciones.
Alternativamente, la probabilidad puntual se puede usar para determinar si un peso cae dentro de una de las distribuciones. Por ejemplo, en una superposición entre dos distribuciones se puede determinar qué distribución devuelve la probabilidad puntual más alta, y se decide que el peso pertenece a esa distribución: si p<2>(w)>p3 (w) entonces n=2
sin no si p<2>(w)<p3 (w) entonces n=3
En general, la probabilidad puntual de un peso para todas las distribuciones puede determinarse, y compararse entre sí, y puede decidirse que el peso pertenece a la distribución con la probabilidad puntual más alta. En lugar de distribuciones normales truncadas se contempla que se pueden usar distribuciones de campana no truncadas. En tal caso, todas las distribuciones pueden superponerse entre sí. Sin embargo, se pueden definir valores mínimos y máximos para cada distribución con el fin de definir intervalos, con los que se pueden comparar los pesos medidos, convirtiendo esencialmente las distribuciones no truncadas en distribuciones truncadas.
La fig. 7 es un diagrama de flujo de las etapas básicas en el método de la invención que incluye un posible algoritmo para la estimación de artículos de productos alimenticios en cada lote.
En lugar de usar una sentencia "si", se contempla que se puede determinar la probabilidad del peso para cada distribución. El número de piezas de producto alimenticio sólido corresponde al número de la distribución que devuelve una probabilidad mayor que cero - el algoritmo es para distribuciones uniformes sin superposición. El algoritmo comienza alimentando un número aleatorio y desconocido de productos alimenticios sólidos en una cubeta de pesaje.
Se determina entonces el peso de la masa en la cubeta de pesaje.
Se puede usar un contador para mantener el seguimiento de las distribuciones, y el algoritmo puede comenzar con la primera distribución y correspondientemente ajustar el contador a 1.
Con el fin de ejecutar las distribuciones, se usa un bucle de tiempo (instrucción "si" (if) repetitiva), que se ejecuta repetidamente basándose en una condición booleana dada, es decir, se ejecuta hasta que el contador alcanza un valor máximo de N, que corresponde al número total de distribuciones en el conjunto de distribuciones. Cuando el contador está por debajo del número máximo, el algoritmo entra en el bucle mientras, y determina la probabilidad del peso que pertenece a la primera distribución, y decide si la probabilidad es mayor que cero. Si la probabilidad es mayor que cero, se sale del bucle de tiempo, y el número de productos alimenticios sólidos en la cubeta de pesaje es 1.
Si la probabilidad es cero, el contador se incrementa con 1, y el bucle mientras continúa determinando la probabilidad del peso que pertenece a la segunda distribución, y decide si la probabilidad es mayor que cero. Si el bucle de tiempo recorre todas las distribuciones sin determinar positivamente el número de artículos en la cubeta de pesaje, se puede decidir rechazar el contenido de la cubeta de pesaje.
A continuación hay una lista de números de referencia que se usan en la descripción detallada de la invención y en los dibujos a los que se hace referencia en la descripción detallada de la invención.
a Valor de peso mínimo
b Valor de peso máximo
10 Pesador de varios de cabezales
12 Recipiente
14 Sección de recepción
16 Bandeja
18 Tornillo de transporte
20 Tapa
22 Balanza de pesaje
24 Conducto
26 Mecanismo de dosificación
28 Unidad de control
32 Puerta de aceptación
34 Puerta de rechazo
36 Transportador de paquetes
42 Producto alimenticio sólido
44 Primera distribución de pesos
46 Superposición

Claims (13)

REIVINDICACIONES
1. Un método para pesar y agrupar por lotes artículos tales como productos alimentarios sólidos, comprendiendo dicho método:
proporcionar un pesador multicabezal que incluye
un sistema alimentador que tiene una entrada para recibir dichos artículos y una pluralidad de salidas para descargar dichos artículos,
una pluralidad de cubetas de pesaje, estando cada una de dichas cubetas de pesaje situada por debajo de una salida respectiva de dicha pluralidad de salidas con una abertura orientada hacia dicha salida respectiva para recibir una parte de dichos artículos,
dicho método comprende además:
definir un conjunto de distribuciones de pesos que incluyen una primera distribución de pesos y una segunda distribución de pesos, representando dicha primera distribución de pesos una distribución de pesos de un primer número entero de artículos, y representando dicha segunda distribución de pesos una distribución de pesos de un segundo número entero de artículos,
proporcionar dichos artículos y alimentar dichos artículos en dichas cubetas de pesaje por medio de dicho sistema de alimentación de manera que cada cubeta de pesaje reciba dicha parte de dichos artículos, determinar el peso de una primera parte en una cubeta de pesaje respectiva,
determinar el número de artículos que constituyen dicha primera parte realizando una comparación entre el peso y dicha primera distribución de pesos, y dicha segunda distribución de pesos respectivamente, el número de artículos que corresponde a dicho primer número entero cuando el peso está dentro de dicha primera distribución de pesos, y a dicho segundo número entero cuando el peso está dentro de dicha segunda distribución de pesos,
rechazar dicha primera parte cuando el peso esté fuera de dicho conjunto de distribuciones de pesos, liberar dicha primera parte de dicha cubeta de pesaje respectiva para reciclar o para agrupar por lotes dicha primera parte en un lote cuando el peso está dentro de dicho conjunto de distribuciones de pesos de manera que dicho lote tiene un número y un peso de artículos dentro de intervalos de peso y de enteros definidos.
2. El método según la reivindicación 1, que comprende reciclar dicha primera parte en dicho sistema alimentador cuando el peso está dentro de una superposición entre dicha primera distribución de pesos y dicha segunda distribución de pesos.
3. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que comprende aceptar y agrupar por lotes dicha primera parte cuando el peso está dentro de dicha primera distribución de pesos o dicha segunda distribución de pesos y fuera de una superposición entre dicha primera distribución de pesos, y dicha segunda distribución de pesos.
4. El método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, comprendiendo dicho conjunto de distribuciones de pesos una distribución uniforme.
5. El método según la reivindicación 1, comprendiendo dicha comparación una operación condicional.
6. El método según la reivindicación 5, estando el peso dentro de dicha primera distribución de pesos cuando el peso se encuentra por encima de un peso mínimo de dicha primera distribución de pesos y por debajo de un peso máximo de dicha primera distribución de pesos.
7. El método según la reivindicación 5, estando el peso fuera de dicha primera distribución de pesos cuando el peso está por debajo de un peso mínimo de dicha distribución y por encima de un peso máximo de dicha primera distribución de pesos.
8. El método según la reivindicación 1, comprendiendo dicha comparación determinar la probabilidad puntual del peso para dicha primera distribución de pesos, y dicha segunda distribución de pesos.
9. El método según la reivindicación 8, estando el peso dentro de dicha primera distribución de pesos cuando dicha probabilidad puntual del peso está por encima de un valor umbral tal como 0.
10. El método según la reivindicación 8, estando el peso fuera de dicha primera distribución de pesos cuando dicha probabilidad puntual de dicho peso está por debajo de un valor umbral.
11. Un pesador multicabezal para pesar y agrupar por lotes artículos tales como productos alimenticios sólidos, comprendiendo dicho pesador multicabezal:
un sistema alimentador que tiene una entrada para recibir dichos artículos y una pluralidad de salidas para descargar dichos artículos,
una pluralidad de cubetas de pesaje, estando cada una de dichas cubetas de pesaje situado por debajo de una salida respectiva de dicha pluralidad de salidas con una abertura orientada hacia dicha salida respectiva para recibir una parte de dichos artículos, y teniendo cada una de dichas cubetas de pesaje un peso para pesar dicha parte de dichos artículos,
un controlador central que tiene una base de datos con un conjunto de distribuciones de pesos que incluyen una primera distribución y una segunda distribución, representando dicha primera distribución de pesos una distribución de pesos de un primer número entero de artículos, y representando dicha segunda distribución de pesos una distribución de pesos de un segundo número entero de artículos,
dicho controlado central se configura para determinar el número de artículos que constituyen dicha primera parte realizando una comparación entre el peso y dicha primera distribución de pesos, y dicha segunda distribución de pesos respectivamente, el número de artículos que corresponde a dicho primer número entero cuando el peso está dentro de dicha primera distribución de pesos, y a dicho segundo número entero cuando el peso está dentro de dicha segunda distribución de pesos,
un rechazador para rechazar dicha primera parte cuando el peso esté fuera de dicho conjunto de distribuciones de pesos,
un mecanismo de liberación para liberar dicha primera parte de dicha cubeta de pesaje respectiva para reciclar o agrupar por lotes dicha primera parte en un lote cuando el peso está dentro de dicho conjunto de distribuciones de peso de manera que dicho lote tiene un número de artículos dentro de intervalos de peso y de enteros definidos.
12. El pesador multicabezal según la reivindicación 11, que comprende un reciclador para reciclar dicha primera parte en dicho sistema alimentador cuando el peso está dentro de una superposición entre dicha primera distribución de pesos y dicha segunda distribución de pesos.
13. El pesador multicabezal según la reivindicación 11 o 12, que comprende un mecanismo de dosificación con una puerta de aceptación y una puerta de rechazo.
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