수년 동안 자동 계란 균열 감지는 음향 측정을 기반으로 했습니다. 계란이 센서에 부딪혀 소리가 나거나 작은 망치가 계란을 때리면 계란 껍질의 진동이 발생하여 센서로 전달됩니다. 이 센서는 진동을 전기 신호로 변환하여 계란 균열을 분석하고 감지합니다.

사운드 기반 시스템 균열 감지에서 일반적이고 표준입니다. 그러나 이러한 접근 방식에서는 계란이 센서/망치와 물리적으로 접촉해야 합니다. 그것은 달걀 껍질에 기계적 스트레스를 노출시킬 뿐만 아니라 한 달걀에서 다른 달걀로 교차 오염의 위험을 증가시킵니다.

사운드 기반 균열 감지 시스템, 특히 움직이는 망치의 경우 안전하고 쉬운 청소가 가능한 식품 등급 접촉용으로 설계되지 않았습니다. 수동 청소가 필요하고 때때로 검사를 위해 분해해야 합니다. 훨씬 더 위생적인 ​​설계 솔루션은 계란이 고정 센서에 부딪히는 시스템이며 종종 이러한 센서의 세척은 자동화된 CIP(cleaning-in-place)를 통해 전체 시스템의 일부가 되도록 설계됩니다. 그럼에도 불구하고 계란과 센서 사이에는 교차 오염의 잠재적 위험이 있는 물리적 접촉이 여전히 존재합니다.

식품 안전에 대한 우려가 증가함에 따라 이 분야에서는 혁신적인 균열 감지 솔루션이 필요합니다. 그러므로, SANOVO 미국과 유럽의 설립자들과 함께 소프트웨어 개발 회사인 JigLabs와 계약을 체결했다고 자랑스럽게 발표할 수 있습니다. JigLabs는 인공 지능을 위한 딥 러닝을 활용하여 계란의 균열 및 누출을 감지하는 광학 기반 컴퓨터 비전 시스템을 제공합니다.

얀 홀름 홀스트, R&D 이사 SANOVO:
“계란 균열, 특히 헤어라인 균열에 대한 광학적 감지는 수년 동안 시도되어 왔으며 이에 대해 여러 특허가 출원되었지만 성공적인 운영 시스템을 얻은 적이 없습니다. 이러한 이유로 음파 기반 균열 감지 시스템은 고급 응용 프로그램에서 컴퓨터 비전 기술 사용이 증가했음에도 불구하고 시장에 남아 있었습니다. 고급 초고성능 하드웨어에 내장된 이 새롭고 특별하게 설계된 인공 신경망 알고리즘은 계란 균열 감지의 미래에 혁명적인 변화를 일으켰으며 조만간 이 기술이 발전하는 것을 보게 될 것이라고 확신합니다. 오늘날 사용되는 모든 오래된 음파 기반 시스템보다."

지금까지 흰 계란에 대한 테스트가 미국에서 수행되었습니다. 테스트 사이트는 새로운 SANOVO 딥 러닝 기반 컴퓨터 비전 감지 시스템은 기존의 오래된 균열 감지기를 끄기로 결정했습니다.

• 기계적으로 움직이는 부품이 없고 센서에 미치는 영향/오염이 없어 보다 안정적인 감지 결과를 얻을 수 있습니다.
• 비전 시스템이 최신 카메라 기술을 기반으로 하고 계란을 비추는 광원이 LED 기반이기 때문에 유지 보수가 거의 필요 없음

얀-윌렘 페닝스, R&D 에서 관리자 SANOVO:
“제가 이 개념을 소개받았을 때 저는 그러한 시스템의 소유자/운영자가 얻을 수 있는 모든 잠재적인 이점을 보았습니다. 균열 감지 개념은 시장에서 사용 가능한 음파 시스템과 비교하여 완전히 비접촉식으로 설계되었습니다. 이는 최종 제품에 잠재적인 추가 손상이 없음을 의미합니다. 시스템은 예를 들어 그리퍼를 사용하거나 운반 표면을 변경하는 추가 이동을 원하지 않습니다. 다시 말하지만, 알의 이동을 통한 손상이 적습니다. 시스템이 고정되어 있어 움직이는 부품이 없기 때문에 유지 관리 비용이 적게 들고 궁극적으로 고객의 운영 비용이 절감됩니다. 그 외에도 음파 시스템과 같이 알 크기에 대한 추가 조정이 필요하지 않습니다. 또한 첫 번째 테스트 결과가 정확성과 성능 모두에서 큰 약속을 보여주는 것을 보게 되어 기쁩니다. 그리고 이를 시장에 출시하여 고객을 위한 균열 감지에 혁명을 일으키고 싶습니다.”

이 혁신을 모든 유형의 계란 검출에 사용할 수 있는 솔루션으로 전환하기 위해, SANOVO JigLabs는 현재 시스템 통합 및 기술 최적화를 위해 노력하고 있습니다. 미래에 대한 높은 기대와 흥분으로 우리는 전 세계 계란 그레이더의 균열 감지에 혁명을 일으키기를 고대하고 있습니다.

얀 홀름 홀스트
R&D 이사, 부사장

잔-윌렘 페닝스
R&D 매니저

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