Entra in gioco la visione artificiale basata sull'intelligenza artificiale
I sistemi di visione artificiale basati sull'intelligenza artificiale sono emersi come un punto di svolta nel rilevamento di crepe nelle uova. Questi sistemi utilizzano algoritmi avanzati e tecniche di deep learning per analizzare immagini ad alta risoluzione delle uova, identificando le crepe con notevole precisione ed efficienza.
Come funziona la visione artificiale basata sull'intelligenza artificiale?
Il processo inizia con l'acquisizione di immagini multiple e di alta qualità di singole uova o gruppi di uova utilizzando telecamere specializzate. Queste immagini vengono poi inserite in un sistema di visione artificiale dotato di algoritmi di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano le immagini, estraendo le caratteristiche e i modelli rilevanti associati alle crepe. Il sistema apprende da un vasto set di dati di immagini annotate, che gli consentono di distinguere tra uova normali e quelle con crepe.
Il modello di intelligenza artificiale utilizza reti neurali convoluzionali (CNN) per riconoscere intricati modelli di crepe, sfruttando la sua capacità di rilevare sottili variazioni di colore, consistenza e forma. Attraverso l'addestramento e la convalida iterativi, il modello migliora continuamente la sua precisione e adattabilità, diventando molto abile nel distinguere tra diversi tipi di cricche, come crepe sottili o fratture più grandi.
