01 · Sample overview
UG-2026-0142
Sample weight150 g
Analyzed beans1,674
Clasificación de café verde,
grano por grano.
Vista 360° de cada grano Hasta 500 g por muestra Arábica y Robusta SCA, COB, NY, GCA
/flujo de trabajo completo
Vea cómo la muestra se convierte en un registro.
Registre la muestra, cargue los granos, siga el escaneo y abra el resultado terminado.
-
01Registre
El ID de la muestra, el origen, el método de beneficio y el peso se ingresan en la pantalla táctil o en la aplicación web.
-
02Cargue
Los granos entran en el equipo. VeroLab los separa y captura una vista 360° de cada uno.
-
03Revise
El registro terminado se abre en cualquier pantalla: tamaños, defectos, color y los granos que hay detrás de cada número.
/de la muestra al grano Empiece por la muestra.
Empiece por la muestra.
Inspeccione hasta el grano.
Este es un registro completo de VeroLab: el contexto de la muestra, los tamaños de criba, cada defecto clasificado, los granos detrás de cada número y el análisis de color.
02 · Screen sizes
Size distribution by count and weight.
See where the sample sits across standard screens and separate good coffee from classified defects.
14.69mean screen
<13
13
14
15
16
17
18
19
20+
| Screen | Beans | Mass | All | Good | Defects |
|---|---|---|---|---|---|
| 20+ | 26 | 4.19 g | 2.80% | 1.05% | 1.75% |
| 19 | 51 | 7.24 g | 4.83% | 2.96% | 1.86% |
| 18 | 101 | 12.92 g | 8.62% | 5.56% | 3.05% |
| 17 | 146 | 17.06 g | 11.37% | 6.71% | 4.66% |
| 16 | 225 | 23.52 g | 15.68% | 9.78% | 5.90% |
| 15 | 216 | 20.35 g | 13.57% | 7.42% | 6.15% |
| 14 | 251 | 21.09 g | 14.06% | 7.44% | 6.62% |
| 13 | 214 | 16.36 g | 10.91% | 4.76% | 6.15% |
| <13 | 444 | 27.26 g | 18.17% | 4.89% | 13.28% |
| Total | 1,674 | 150.00 g | 100% | 50.57% | 49.43% |
03 · Defects SCA
Every visible defect, quantified.
Counts are translated into sample share, estimated weight, and Full Bean Equivalent for review against SCA guidance.
52.09%
515total FBE
| Defect | Count | Share | Weight | FBE |
|---|---|---|---|---|
| Full black | 386 | 23.06% | 30.29 g | 386 |
| Full sour | 4 | 0.24% | 0.40 g | 4 |
| Foreign matter | 10 | 0.60% | 1.21 g | 10 |
| Cherry pod | 13 | 0.78% | 1.52 g | 13 |
| Part black | 98 | 5.85% | 9.36 g | 32 |
| Withered | 6 | 0.36% | 0.58 g | 1 |
| Shell / ear | 19 | 1.14% | 2.00 g | 3 |
| Broken / chipped / cut / flat | 229 | 13.68% | 18.85 g | 45 |
| Parchment | 15 | 0.90% | 2.11 g | 3 |
| Hull / husk | 92 | 5.50% | 7.82 g | 18 |
| Total defects | 872 | 52.09% | 74.14 g | 515 |
04 · SCA defect images
Move from a number back to the beans.
The report’s dalvany image panels display the original classified bean tiles with their confidence scores.
Original classified beans from UG-2026-0142, ordered by confidence. Hover to inspect. Click a bean to open its captured views.
Good802 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelFull Black386 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelFull Sour4 classified beans · 4 shown
dalvany-image-panelCherry / Pod13 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelForeign Matter10 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelPart Black98 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelInsect Severe0 classified beans · 0 shown
dalvany-image-panelNo images.
Mold0 classified beans · 0 shown
dalvany-image-panelNo images.
Immature0 classified beans · 0 shown
dalvany-image-panelNo images.
Withered6 classified beans · 6 shown
dalvany-image-panelFloater0 classified beans · 0 shown
dalvany-image-panelNo images.
Shell / Ear19 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelBroken / Chipped / Cut / Flat229 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelParchment15 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panelLight Insect0 classified beans · 0 shown
dalvany-image-panelNo images.
Hull / Husk92 classified beans · 8 shown
dalvany-image-panel 05 · Colors
Average colour with its underlying distribution.
The live report combines its RGB histogram and CIELAB plot with the calculated average colour.
Average RGB#4F4734
R79
G71
B52
/análisis 360°
La vista 360° puede cambiar la respuesta.
Los granos pasan por el área de captura de imágenes de uno en uno, así que no se superponen y las condiciones se mantienen iguales de una muestra a otra.
Un grano puede verse bueno desde un lado y claramente defectuoso desde otro. El modelo de IA evalúa cada vista por separado antes de combinar las predicciones.
Esto es especialmente importante para defectos como el daño por insectos, las conchas, los granos mordidos, los granos quebrados y los granos con negro parcial.
- Example 01Final label
Negro parcial
El área negra solo es visible desde un lado. La vista más fuerte determina la etiqueta final.
Closest alternative: Negro total
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration. - Example 02Final label
Concha / Oreja
La forma hueca de la concha se ve con claridad en la vista frontal y confirma la etiqueta frente a una lectura de grano quebrado.
Closest alternative: Quebrado
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration. - Example 03Final label
Quebrado / mordido / cortado / plano
Un borde mordido aparece en dos de las tres vistas, así que la agregación mantiene la etiqueta de defecto.
Closest alternative: Concha / Oreja
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration. - Example 04Final label
Marchito
Las puntuaciones se mantienen cercanas entre vistas. El grano se etiqueta como Marchito, pero se marca para revisión humana.
Closest alternative: Inmaduro
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration. - Example 05Final label
Agrio total
El color por sí solo es ambiguo. La etiqueta final se aplica con una incertidumbre visible, no como una decisión oculta.
Closest alternative: Negro total
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration. - Example 06Final label
Cereza
Las tres vistas coinciden. La cereza seca se cuenta en la categoría Cereza del protocolo.
Closest alternative: Negro total
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration. - Example 07Final label
Pergamino
La capa de pergamino es más visible desde la tercera vista, lo que la separa de los fragmentos sueltos de cáscara.
Closest alternative: Cáscara
Real VeroLab bean captures. View scores shown for illustration.
/cómo decide el modelo Las vistas 360° se combinan en un solo resultado.
01 02 03
Las vistas 360° se combinan en un solo resultado.
Usted define las reglas.
Predicción por vista
El modelo de IA evalúa cada imagen y genera puntuaciones de confianza para las posibles categorías de defecto.
Agregación y umbrales
La capa de agregación combina las predicciones y aplica los umbrales y las reglas acordados.
Etiqueta final
El grano recibe su etiqueta de defecto final, mientras que las vistas y las puntuaciones de confianza que la sustentan siguen disponibles para su revisión.
Una puntuación de confianza describe con qué fuerza una vista se asemeja a una categoría aprendida. No es un porcentaje de precisión de la muestra completa.
/lógica de clasificación /layer 001 /layer 002 /layer 003
Un solo modelo de IA. Hecho a la medida de su operación.
Los umbrales y las reglas de precedencia y de severidad se definen con su equipo de calidad durante la incorporación, de modo que el mismo modelo reporte como clasifica su operación.
Modelo de IA
Reconoce características visibles y posibles clases de defecto.
Protocolo de clasificación
Determina cómo se nombran, se cuentan y se convierten a Full Bean Equivalent los defectos.
Protocolos actuales
SCACOBNew YorkGCA
Perfil de clasificación
Aplica los umbrales acordados, las reglas de precedencia, las reglas de severidad o las especificaciones internas para un origen, un proceso, un producto o una metodología determinados.
/variación del café
Hecho para la variación, no para una muestra perfecta.
Compatible de forma estándar
ArábicaRobustaCalidades de especialidadCalidades comercialesCafé lavadoCafé natural
Puede requerir una alineación de criterios adicional
HoneyAnaeróbicoFermentación intensaPerfiles de color inusualesFlujos de trabajo de descafeinadoEstándares internosDefectos adicionales propios del origen
Estos cafés no se rechazan como categoría. Pueden ser necesarias muestras representativas para determinar si el requisito se resuelve con una alineación de criterios o si exige un desarrollo a medida.
/comparación de muestras
Siga el café desde la oferta hasta la llegada.
Compare muestras vinculadas en distintos puntos de la cadena de suministro.
Las comparaciones habituales incluyen:
- Muestras de oferta, de preembarque y de llegada.
- Cosecha actual y cosecha anterior.
- Antes y después de un paso de beneficio definido.
La comparación puede mostrar cambios en los tamaños de criba, los defectos visibles, los pesos estimados y el color.
/aplicación web y API Use la aplicación web.
/software 001 /software 002 /software 003
Use la aplicación web.
O lleve los datos consigo.
Uso autónomo
Registre muestras, revise resultados, inspeccione granos y genere informes en la aplicación web de VeroLab.
Exportaciones
Exporte resultados individuales en PDF y datos de varias muestras en CSV.
API estándar
Lleve los resultados de VeroLab a su sistema ERP, CRM, a su entorno Cropster o a su sistema interno.
/más allá de la clasificación de café verde /module 001 /module 002 /module 003 /module 004
La clasificación de café verde es el punto de partida.
El producto principal no requiere módulos de software adicionales. Los módulos opcionales utilizan los datos de café verde en otras áreas de la operación.
Catación
Registre los resultados sensoriales en el mismo registro de muestra. La catación humana sigue siendo necesaria.
Status: En desarrolloMezclas
Visualice combinaciones de los lotes disponibles frente a objetivos de tamaño de criba, defectos, perfil sensorial y resultado financiero.
Status: En desarrolloComercio
Análisis y comparación entre calidad y precio.
Status: En desarrolloTueste
Utilice la información de clasificación de café verde en los flujos de trabajo relacionados con el tueste.
Status: En desarrollo /detalles técnicos 
Hecho para un laboratorio de calidad.
| Especificación | Producto actual |
|---|---|
| Dimensiones | 38 × 34 × 24 cm |
| Peso | 15 kg |
| Rango de muestra | De 1 g a 500 g |
| Muestra recomendada | 300–350 g |
| Tiempo de análisis típico | ~5 minutos para una muestra estándar |
| Muestras de menor calidad | ~7–8 minutos |
| Captura de imágenes | Vistas 360° de cada grano |
| Café | Arábica y Robusta |
| Calidades | De especialidad y comerciales |
| Procesos estándar | Lavado y natural |
| Protocolos | SCA, COB, NY, GCA |
| Color | RGB y CIELAB |
| Volumen | Calculado |
| Peso del grano | Estimado |
| Densidad | Estimada |
| Humedad | No se mide |
| Actividad de agua | No se mide |
| Procesamiento | Local, en el equipo |
| Conectividad | Wi-Fi |
| Voltaje | 110 V y 220 V |
| Accesorios incluidos | Báscula y lector de códigos de barras |
| Instalación | Colóquelo en un espacio de trabajo y conéctelo a la corriente y al Wi-Fi; la configuración se apoya de forma remota |
| Equipo adicional | No se necesita |
| Limpieza | Ciclo automático después de cada muestra |
| Mantenimiento | Su personal limpia los compartimentos correspondientes, aproximadamente cada dos o tres meses, según el volumen de muestras y el polvo |
| Soporte | Primero, resolución remota de problemas; si eso no lo resuelve, el equipo se repara en Berlín conforme a los términos de servicio y garantía aplicables |
| Clasificación física | No incluida |
/sus muestras
Vea qué hace VeroLab con su café.
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