人工知能 (AI) とコンピューター ビジョン テクノロジーは、医療から製造に至るまで、多くの業界を変革しました。 これらの進歩から大きな恩恵を受けている分野の XNUMX つは食品生産であり、品質保証と検査の目的で AI ベースのコンピューター ビジョン システムが導入されています。
この記事では、私たちの R&D ディレクターのヤン・ホルム・ホルスト氏は、特に卵の亀裂の検出を目的とした AI ベースのコンピュータービジョンの革新的な使用法を探求し、卵業界に革命を起こし、消費者の安全を確保します。
亀裂検出の課題
卵の亀裂の検出は、卵産業における品質管理の重要な側面です。 割れた卵は汚染を引き起こし、製品の保存期間を短縮し、消費者に健康上のリスクをもたらす可能性があります。 従来、割れた卵を識別するための主な方法は音響ベースの検査でした。 ただし、このプロセスは機密性が高く、感知メカニズムの監視とメンテナンスが必要です。
AI ベースのコンピューター ビジョンへの参入
AI ベースのコンピューター ビジョン システムは、卵の亀裂の検出における革新的な手段として登場しました。 これらのシステムは、高度なアルゴリズムと深層学習技術を利用して卵の高解像度画像を分析し、驚くべき精度と効率で亀裂を特定します。
AI ベースのコンピューター ビジョンはどのように機能するのでしょうか?
このプロセスは、特殊なカメラを使用して個々の卵または卵のグループの高品質の複数の画像を取得することから始まります。 これらの画像は、AI アルゴリズムを備えたコンピューター ビジョン システムに入力されます。 AI アルゴリズムが画像を分析し、亀裂に関連する関連する特徴やパターンを抽出します。 このシステムは、注釈付きの画像の膨大なデータセットから学習し、正常な卵と亀裂のある卵を区別できるようにします。
この AI モデルは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を採用して、色、質感、形状の微妙な変化を検出する機能を活用して、複雑な亀裂パターンを認識します。 トレーニングと検証を繰り返すことで、モデルの精度と適応性が継続的に向上し、ヘアライン亀裂やより大きな亀裂など、さまざまな種類の亀裂を区別する能力が高まります。
AIベースの亀裂検出のメリット
- 精度の向上： AI ベースのコンピューター ビジョン システムは、音響ベースの検出システムと比較してより高い精度で亀裂を検出できるため、偽陰性または偽陽性のリスクを最小限に抑えることができます。 これにより品質管理が向上し、欠陥卵が市場に出回る可能性が減ります。
- 非接触検査: 非接触検査プロセスにより、卵から卵への相互汚染がないことが保証され、検査システムには可動部品がないため、メンテナンスが最小限に抑えられます。
- 一般的に： AI ベースのコンピューター ビジョン システムの機能は、既知のコンピューター ビジョン ベースの汚れおよび漏れ検出システムを使用して徐々に拡張できます。 AI ベースの卵計量システムも実装できます。 しかし、計量に関しては、すべての調査で、その精度が市場で入手可能な既知の従来の方法とは程遠く、望ましくない、許容できない計量結果をもたらす可能性があることが判明しています。
- これは、卵のすべての品質検査が段階的に XNUMX つの AI ベースのコンピューター ビジョン システムで実装されることを意味し、それによって検査中および検査後の卵の取り扱いが簡素化され、よりコンパクトで堅牢な卵選別システムを実現する機会が生まれます。
今後の見通しと結論
AI およびコンピューター ビジョン テクノロジーが進歩し続けるにつれて、鶏卵業界内での潜在的な用途は膨大です。 AI ベースのシステムは、亀裂の検出以外にも、サイズの均一性や卵の形状の異常など、他の品質パラメータの分析にも使用できます。
さらに、AI を活用したコンピューター ビジョンとロボット工学や自動化を統合することで、完全自律型の卵の選別および梱包システムが実現し、厳しい品質基準を維持しながら生産プロセスをさらに合理化できる可能性があります。
AI ベースのコンピューター ビジョンは、亀裂検出のための正確で効率的かつコスト効率の高いソリューションを提供することにより、鶏卵業界に変革をもたらしています。 この重要な品質管理プロセスを自動化することで、生産者は消費者の安全を確保し、効率を向上させ、コストを削減できます。 AI ベースのシステムは継続的な進歩により、卵業界に革命を起こし、食品生産における品質保証の新たな基準を確立しようとしています。
ヤンホルムホルスト
R&D ディレクター、バイスプレジデント