2024年1月31日

目視エッグクラック検出技術!

卵選別施設における食品の安全性と卵管理を強化するための革新的なソリューション

Vision AI Crack Detectorは、グレーディングセンター向けのビジョン技術に基づく非接触、低メンテナンス、高精度の亀裂検出モジュールであるため、食品の安全性を向上させ、卵の亀裂検出率を完全に制御できます。2年以上にわたってテストされ、証明されています。

過去20年間、すべてのグレーディングセンターは、卵の亀裂の音響測定に基づく亀裂検出技術に依存していました。このタイプの測定には、検出器と卵子との物理的な接触が必要です。卵の色、汚れの程度、または漏れの認識を担当するグレーダーの他の検出システムを見ると、ビジョンベースのシステムは自動グレーディングセンターの業界標準です。各卵子をキャプチャし、その状態を分析するカメラ。

この検出方法は、個々の卵子との物理的な接触を必要とせず、相互汚染のリスクを排除するため、非常に魅力的です。業界全体で食品の安全性に関する懸念や事例が高まっていることから、解決策が求められています。時々、企業が最終製品のリコールに伴うコストに対して高い代償を払っているのを目にします。したがって、選別プロセスでの卵のひび割れの非接触検出は、業界での食品の安全性向上に大きく貢献しています。

しかし、 食品の安全性に関する懸念を減らすために、グレーダーができることはさらにたくさんあります。現在の亀裂検出技術では、グレーダーが 最終製品の品質を完全に制御 することはできず、確かに改善の余地があります。実際、一般的な検出率は約80%であり、採点者は20%の盲点を持ち、卵がどの亀裂状態にあるのかわかりません。 より正確な検出技術により、グレーディングステーションは検出率 を完全に制御し 、どの卵が最終的な卵パックに出入りしているかを正確に把握できます。

そのため、 SANOVO TECHNOLOGY GROUP多額の投資を行い、機械学習に基づくビジョンベースの亀裂検出技術を考案しました。食品の安全性を高め、メンテナンスコストを削減し、精度を向上させる:VisionAIクラックディテクター。

Vision AI Crack Detectionモジュールは、すべての GraderProおよびOptiGrader向けに設計されており、新規投資用に選択可能ですが、後付け設置用にも開発されています。時間の経過とともに、検出された亀裂のデータベースはますます成長し、モジュールを柔軟にアップグレードしてさらに精度を設定できるため、すべての卵の取り扱いをより詳細に制御でき、最終的には 卵子あたりの投資収益率を制御できます。

Vision AI には、さまざまな利点があります。

  • より正確な検出率によるより良い品質管理

  • 目視検出によるクロスコンタミネーションのリスクの低減

  • プラントのメンテナンスコストを削減

  • 卵の割れ目が少ないため、生産ROIが向上

  • 洗浄時間の短縮による生産サイクルの長期化

  • 清掃費用 の削減

業界のフロントランナーとして、私たちはお客様のために革新的な開発に努めています。当社の広範な研究開発チームは、卵の取り扱いにおける 65年以上の経験 を振り返り、機器の最も小さなプロセスと運用を改善するための何百もの可能性を検討しています。ビジョンベースの亀裂検出技術により、今回、グレーディング業界は亀裂検出の革命を経験しています。