Durante muchos años, la detección automática de grietas en los huevos se ha basado en mediciones acústicas. El sonido es generado por los sensores que golpean el huevo o pequeños martillos que golpean el huevo, creando una vibración de la cáscara del huevo, que se transfiere a un sensor. Este sensor convierte la vibración en una señal eléctrica, analizando y detectando las grietas de los huevos.

Sistemas basados ​​en sonido son comunes y estándar en la detección de grietas. Sin embargo, esos enfoques requieren que los huevos tengan contacto físico con los sensores / martillos. No solo expone el estrés mecánico en la cáscara del huevo, sino que también aumenta el riesgo de contaminación cruzada de un huevo a otro.

Sistemas de detección de grietas basados ​​en sonido, especialmente con martillos móviles, no están diseñados para un contacto apto para alimentos con una limpieza fácil y segura. Requieren limpieza manual y ocasionalmente desmantelamiento para inspección. Una solución de diseño mucho más sanitaria son los sistemas en los que los huevos golpean los sensores fijos y, a menudo, la limpieza de estos sensores está diseñada para ser parte del sistema general a través de CIP (limpieza en el lugar) automatizada. No obstante, todavía hay un contacto físico entre el huevo y el sensor que presenta un riesgo potencial de contaminación cruzada.

Con la creciente preocupación por la seguridad alimentaria, esta área requiere soluciones innovadoras de detección de grietas. Por lo tanto, SANOVO puedo anunciar con orgullo haber firmado un acuerdo con JigLabs, una empresa de desarrollo de software con fundadores de EE. UU. y Europa. JigLabs proporciona un sistema de visión por computadora de base óptica que utiliza el aprendizaje profundo para que la inteligencia artificial detecte grietas y fugas en un huevo.

Jan Holm Holst, R&D Director en SANOVO:
“Durante muchos años se ha intentado la detección óptica de grietas en huevos, especialmente grietas en la línea del cabello, y se han solicitado varias patentes para ello, pero nunca se ha obtenido un sistema operativo exitoso. Por esta razón, los sistemas sónicos de detección de grietas se mantuvieron en el mercado a pesar del aumento del uso de tecnología de visión por computadora en aplicaciones más avanzadas. Debo decir que este nuevo algoritmo de red neuronal artificial de diseño especial, integrado en un hardware avanzado y de muy alto rendimiento, ha supuesto un cambio revolucionario en el futuro de la detección de grietas en huevos, y estoy seguro de que, a su debido tiempo, veremos cómo esta tecnología se está llevando a cabo. sobre todos los antiguos sistemas basados ​​en sonido que se utilizan en la actualidad ".

Hasta ahora, se han realizado pruebas en los EE. UU. Con huevos blancos. El sitio de prueba ha visto mejoras inmediatas con el nuevo SANOVO sistema de detección de visión por computadora basado en aprendizaje profundo que decidieron apagar sus antiguos detectores de grietas existentes.

• Se pueden lograr resultados de detección más estables, debido a la eliminación de partes mecánicas móviles y sin impactos / contaminación en los sensores
• Casi sin mantenimiento, ya que el sistema de visión se basa en la tecnología de cámara moderna y las fuentes de luz para iluminar los huevos están basadas en LED.

Jan-Willem Pennings, R&D Gerente en SANOVO:
“Cuando me presentaron el concepto, vi todos los beneficios potenciales para el propietario / operador de dicho sistema. El concepto de detección de grietas está totalmente diseñado sin contacto, en comparación con los sistemas sónicos disponibles en el mercado. Esto significa que no hay ningún daño potencial adicional al producto final. El sistema no desea transferencias adicionales con, por ejemplo, pinzas o cambio de una superficie de transporte. Nuevamente, menos daño por transferencia de huevos. El sistema es estático, por lo que no tiene partes móviles, lo que resulta en un bajo mantenimiento y, en última instancia, en un costo operativo para nuestros clientes. Además de eso, no se necesitan más ajustes con respecto al tamaño del huevo, como para los sistemas sónicos. También estoy feliz de ver que los primeros resultados de la prueba muestran grandes promesas tanto en precisión como en rendimiento, y no puedo esperar para llevarlo al mercado para revolucionar la detección de grietas para nuestros clientes ”.

Convertir esta innovación en una solución que se pueda utilizar para la detección de todo tipo de huevos, SANOVO y JigLabs están trabajando actualmente en la integración de sistemas y la optimización de la tecnología. Con grandes expectativas y entusiasmo por el futuro, esperamos revolucionar la detección de grietas en las clasificadoras de huevos de todo el mundo.

Jan Holm Holst
R&D Director, Vicepresidente

Pennings de Jan-Willem
R&D Manager

Mira el video de Jiglabs aquí