Opérant à des vitesses d’acquisition élevées, le système L-EOS™ scanne des flux continus de produits sur des convoyeurs rapides. Le système capture des cubes de données spatio-spectraux de haute fidélité, permettant aux logiciels intégrés d’exécuter un prétraitement d’image immédiat — incluant la suppression du bruit de fond, la segmentation des régions d’intérêt (ROI) et l’analyse de forme automatisée pour isoler chaque aliment. En surveillant les variations subtiles du taux d’humidité, de la composition chimique et de l’intégrité des tissus, le système convertit les signatures spectrales brutes en ensembles de données hautement informatifs, et ce, à pleine vitesse de production.

En associant la richesse des données spectrales fournies par le L-EOS™ à des analyses multivariées avancées et à des algorithmes de régression issus du Machine Learning, les centres de distribution peuvent passer d’un tri réactif à une gestion prédictive des stocks. Ces modèles automatisés réduisent la dimensionnalité des données pour isoler les biomarqueurs clés de fraîcheur, calculant ainsi avec précision le nombre de jours de conservation restants pour une grande variété de produits — allant des baies délicates aux champignons, en passant par les bananes et les fruits à pépins. Ce cadre d’inspection adaptable et non destructif permet aux transformateurs alimentaires d’automatiser le tri intelligent, de maximiser l’efficacité de la distribution et de garantir une qualité optimale des produits à destination.