長年にわたり、自動卵割れ検出は音響測定に基づいていました。 音は、卵を打つセンサーまたは小さなハンマーが卵を打つことによって生成され、卵殻の振動を生成し、それがセンサーに伝達されます。 このセンサーは、振動を電気信号に変換し、卵のひび割れを分析および検出します。

サウンドベースのシステム 亀裂検出では一般的で標準的です。 ただし、これらのアプローチでは、卵がセンサー/ハンマーと物理的に接触している必要があります。 卵殻に機械的ストレスがかかるだけでなく、ある卵から別の卵への相互汚染のリスクも高まります。

音声ベースの亀裂検出システム、 特に可動ハンマーの場合、安全で簡単に洗浄できる食品グレードの接触用には設計されていません。 手動での清掃が必要であり、検査のために時々分解する必要があります。 はるかに衛生的な設計ソリューションは、卵が固定センサーに当たるシステムであり、多くの場合、これらのセンサーの洗浄は、自動CIP（定置洗浄）によってシステム全体の一部となるように設計されています。 それにもかかわらず、卵とセンサーの間には依然として物理的な接触があり、相互汚染の潜在的なリスクをもたらしています。

食品安全への懸念が高まる中、この分野では革新的な亀裂検出ソリューションが求められています。 したがって、 SANOVO 米国とヨーロッパの創設者とのソフトウェア開発会社であるJigLabsと契約を結んだことを誇らしげに発表することができます。 JigLabsは、人工知能の深層学習を利用して卵の亀裂や漏れを検出する光学ベースのコンピュータービジョンシステムを提供します。

ヤンホルムホルスト、 R&D のディレクター SANOVO:
「卵のひび割れ、特にヘアラインのひび割れの光学的検出は長年試みられており、いくつかの特許が申請されていますが、成功した運用システムは得られていません。 このため、より高度なアプリケーションでコンピュータービジョン技術を使用することが増えているにもかかわらず、音響ベースの亀裂検出システムは市場にとどまりました。 高度で超高性能のハードウェアに組み込まれたこの新しく特別に設計された人工ニューラルネットワークアルゴリズムは、卵割れ検出の未来に革命的な変化をもたらしたと言わなければなりません。今日使用されているすべての古い音響ベースのシステムにわたって。」

これまで、米国では白い卵の検査が行われてきました。 テストサイトは、新しいものですぐに改善されました SANOVO ディープラーニングベースのコンピュータービジョン検出システム。既存の古い亀裂検出器をオフにすることにしました。

• 機械的な可動部品が不要で、センサーへの影響や汚染がないため、より安定した検出結果を得ることができます。
• ビジョンシステムは最新のカメラ技術に基づいており、卵を照らす光源はLEDベースであるため、ほとんどメンテナンスが不要です。

Jan-Willem Pennings、 R&D でマネージャー SANOVO:
「私がこの概念を紹介されたとき、私はそのようなシステムの所有者/運営者にとってのすべての潜在的な利益を見ました。 亀裂検出の概念は、市場で入手可能な音響システムと比較して、完全に非接触設計です。 これは、最終製品にそれ以上の損傷を与える可能性がないことを意味します。 システムは、例えばグリッパーや運搬面の変更による余分な移動を望んでいません。 繰り返しますが、卵の移動によるダメージが少なくなります。 システムは静的であるため、可動部品がないため、メンテナンスが少なく、最終的にはお客様の運用コストが削減されます。 それに加えて、音響システムのように、卵のサイズに関するさらなる調整は必要ありません。 また、最初のテスト結果が精度とパフォーマンスの両方で大きな期待を示していることを嬉しく思います。それを市場に投入して、お客様の亀裂検出に革命を起こすのが待ちきれません。」

この革新をあらゆる種類の卵の検出に使用できるソリューションに変えるために、 SANOVO JigLabsは現在、システム統合とテクノロジーの最適化に取り組んでいます。 将来への高い期待と興奮をもって、私たちは世界中の卵グレーダーの亀裂検出に革命を起こすことを楽しみにしています。

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

ヤン・ウィレム・ペニングス
R&D マネージャー

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