SANOVO TECHNOLOGY GROUP hat mit JigLabs eine weltweite exklusive Lizenzvereinbarung zur Weiterentwicklung eines optisch-basierten Computer-Vision-Systems unterzeichnet, das künstliche Intelligenz für die zukünftige Implementierung in Risserkennungssystemen nutzt.
Die automatische Eierrisserkennung basiert seit vielen Jahren auf akustischen Messungen. Der Schall wird von den Eierschlagsensoren oder kleinen Hämmern erzeugt, die auf das Ei schlagen, wodurch eine Schwingung der Eierschale erzeugt wird, die auf einen Sensor übertragen wird. Dieser Sensor wandelt die Vibration in ein elektrisches Signal um und analysiert und erkennt Eierrisse.
Soundbasierte Systeme sind in der Rissprüfung üblich und Standard. Diese Ansätze erfordern jedoch, dass Eier physischen Kontakt mit den Sensoren/Hämmern haben. Es setzt nicht nur die Eierschale mechanischer Belastung aus, sondern erhöht auch das Risiko einer Kreuzkontamination von einem Ei zum anderen.
Schallbasierte Risserkennungssysteme, insbesondere bei beweglichen Hämmern, sind nicht für den Lebensmittelkontakt mit sicherer und einfacher Reinigung ausgelegt. Sie müssen manuell gereinigt und gelegentlich zur Inspektion demontiert werden. Eine viel hygienischere Designlösung sind die Systeme, bei denen Eier auf feste Sensoren treffen, und oft ist die Reinigung dieser Sensoren als Teil des Gesamtsystems durch automatisiertes CIP (Cleaning-in-Place) konzipiert. Dennoch gibt es immer noch eine körperliche Berührung zwischen Ei und Sensor, die ein potenzielles Risiko einer Kreuzkontamination darstellt.
Angesichts zunehmender Bedenken hinsichtlich der Lebensmittelsicherheit erfordert dieser Bereich innovative Lösungen zur Risserkennung. Deswegen, SANOVO kann stolz verkünden, eine Vereinbarung mit JigLabs, einem Softwareentwicklungsunternehmen mit Gründern aus den USA und Europa, unterzeichnet zu haben. JigLabs bietet ein optisches Computer-Vision-System, das Deep Learning für künstliche Intelligenz nutzt, um Risse und Lecks in einem Ei zu erkennen.
Jan Holm Holst, R&D Regisseur bei SANOVO:
„Die optische Erkennung von Eirissen, insbesondere von Haarrissen, wurde viele Jahre lang versucht und mehrere Patente dafür angemeldet, aber ein erfolgreiches Betriebssystem wurde nie erhalten. Aus diesem Grund blieben die schallbasierten Risserkennungssysteme trotz des zunehmenden Einsatzes von Computer-Vision-Technologie in fortschrittlicheren Anwendungen auf dem Markt. Ich muss sagen, dass dieser neue und speziell entwickelte künstliche neuronale Netzwerkalgorithmus, eingebettet in fortschrittliche, extrem leistungsstarke Hardware, eine revolutionäre Veränderung in der Zukunft der Eierrisserkennung bewirkt hat, und ich bin sicher, dass wir diese Technologie zu gegebener Zeit sehen werden über alle alten schallbasierten Systeme, die heute verwendet werden.“
Bisher wurden in den USA Tests mit weißen Eiern durchgeführt. Die Testseite hat mit dem neuen sofort Verbesserungen erfahren SANOVO Deep-Learning-basiertes Computer-Vision-Erkennungssystem, das sie beschlossen, ihre vorhandenen, alten Rissdetektoren auszuschalten.
Jan-Willem Pennings, R&D Manager bei SANOVO:
„Als ich in das Konzept eingeführt wurde, sah ich alle möglichen Vorteile für den Eigentümer/Betreiber eines solchen Systems. Das Risserkennungskonzept ist im Vergleich zu den auf dem Markt erhältlichen Schallsystemen vollständig berührungslos ausgelegt. Dies bedeutet, dass das Endprodukt nicht weiter beschädigt werden kann. Das System wünscht keine zusätzlichen Transfers mit zB Greifern oder Wechsel einer Tragefläche. Auch hier weniger Schäden durch Übertragung von Eiern. Das System ist statisch, also keine beweglichen Teile, was zu geringen Wartungs- und letztendlich Betriebskosten für unsere Kunden führt. Darüber hinaus sind keine weiteren Anpassungen der Eigröße wie bei Schallsystemen erforderlich. Ich freue mich auch zu sehen, dass die ersten Testergebnisse sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch Leistung viel versprechen, und ich kann es kaum erwarten, es auf den Markt zu bringen, um die Rissprüfung für unsere Kunden zu revolutionieren.“
Um aus dieser Innovation eine Lösung zu machen, die für den Nachweis aller Arten von Eiern verwendet werden kann, SANOVO und JigLabs arbeiten derzeit an Systemintegrationen und Optimierung der Technologie. Mit hohen Erwartungen und Vorfreude auf die Zukunft freuen wir uns darauf, die Risserkennung in Eiersortierern auf der ganzen Welt zu revolutionieren.
Jan Holm Holst
R&D Direktor, Vizepräsident
Jan-Willem Pennings
R&D Geschäftsführer