Kunstmatige intelligentie (AI) en computer vision-technologieën hebben tal van industrieën getransformeerd, van gezondheidszorg tot productie. Een gebied dat enorm heeft geprofiteerd van deze vooruitgang is de voedselproductie, waar op AI gebaseerde computervisiesystemen worden geïmplementeerd voor kwaliteitsborging en inspectiedoeleinden.
In dit artikel onze R&D Directeur, Jan Holm Holst, zal het innovatieve gebruik van op AI gebaseerde computervisie onderzoeken, specifiek voor de detectie van scheuren in eieren, een revolutie teweegbrengen in de eierindustrie en het waarborgen van de veiligheid van de consument.
De uitdaging van scheurdetectie
De detectie van scheuren in eieren is een cruciaal aspect van kwaliteitscontrole in de eierindustrie. Gebarsten eieren kunnen tot besmetting leiden en de houdbaarheid van het product verkorten, wat gezondheidsrisico's voor de consument met zich meebrengt. Van oudsher is akoestische inspectie de belangrijkste methode om gebarsten eieren te identificeren. Dit proces is echter gevoelig en vereist toezicht en onderhoud van de detectiemechanismen.
Betreed op AI gebaseerde computervisie
Op AI gebaseerde Computer Vision-systemen zijn naar voren gekomen als een doorbraak in de detectie van scheuren in eieren. Deze systemen maken gebruik van geavanceerde algoritmen en deep learning-technieken om afbeeldingen met een hoge resolutie van eieren te analyseren en scheuren met opmerkelijke nauwkeurigheid en efficiëntie te identificeren.
Hoe op AI gebaseerde computervisie werkt?
Het proces begint met het verkrijgen van meerdere afbeeldingen van hoge kwaliteit van individuele eieren of groepen eieren met behulp van gespecialiseerde camera's. Deze beelden worden vervolgens ingevoerd in een computervisiesysteem dat is uitgerust met AI-algoritmen. De AI-algoritmen analyseren de afbeeldingen en extraheren relevante kenmerken en patronen die verband houden met scheuren. Het systeem leert van een enorme dataset van geannoteerde afbeeldingen, waardoor het onderscheid kan maken tussen normale eieren en eieren met scheuren.
Het AI-model maakt gebruik van convolutionele neurale netwerken (CNN's) om ingewikkelde scheurpatronen te herkennen en maakt gebruik van het vermogen om subtiele variaties in kleur, textuur en vorm te detecteren. Door iteratieve training en validatie verbetert het model voortdurend de nauwkeurigheid en het aanpassingsvermogen, waardoor het zeer bedreven wordt in het onderscheiden van verschillende soorten scheuren, zoals haarscheurtjes of grotere breuken.
Voordelen van op AI gebaseerde scheurdetectie
- Verbeterde nauwkeurigheid: Op AI gebaseerde computervisiesystemen kunnen scheuren met een hogere precisie detecteren in vergelijking met op akoestische gebaseerde detectiesystemen, waardoor het risico op fout-negatieven of fout-positieven wordt geminimaliseerd. Dit leidt tot een verbeterde kwaliteitscontrole en verkleint de kans dat defecte eieren op de markt komen.
- Non-touch inspectie: Het non-touch inspectieproces verzekert geen kruisbesmetting van ei tot ei en aangezien het inspectiesysteem geen bewegende delen heeft, wordt het onderhoud tot een absoluut minimum beperkt.
- Over het algemeen: De functionaliteit in het op AI gebaseerde Computer Vision-systeem kan geleidelijk worden uitgebreid met de reeds bekende op computer vision gebaseerde vuil- en lekdetectiesystemen. Zelfs op AI gebaseerde eierweegsystemen kunnen worden geïmplementeerd. Met betrekking tot wegen tonen alle onderzoeken tot nu toe echter aan dat de nauwkeurigheid verre van bekende conventionele methoden op de markt is en kan leiden tot ongewenste en onaanvaardbare weegresultaten.
- Dit betekent dat alle kwaliteitsinspecties van eieren geleidelijk worden geïmplementeerd in één op AI gebaseerd Computer Vision-systeem en dat daardoor de eierbehandeling tijdens en na de inspectie wordt vereenvoudigd, waardoor er mogelijkheden ontstaan voor een nog compacter en robuuster sorteersysteem voor eieren.
Toekomstige vooruitzichten en conclusie
Naarmate AI- en Computer Vision-technologieën zich blijven ontwikkelen, zijn de potentiële toepassingen binnen de eierindustrie enorm. Naast scheurdetectie kunnen op AI gebaseerde systemen worden gebruikt voor het analyseren van andere kwaliteitsparameters, zoals uniformiteit van de grootte of afwijkingen in eivormen.
Bovendien zou de integratie van door AI aangedreven computervisie met robotica en automatisering kunnen leiden tot volledig autonome systemen voor het sorteren en verpakken van eieren, waardoor het productieproces verder kan worden gestroomlijnd met behoud van strenge kwaliteitsnormen.
Op AI gebaseerde computervisie transformeert de eierindustrie door een nauwkeurige, efficiënte en kosteneffectieve oplossing te bieden voor het opsporen van scheuren. Door dit cruciale kwaliteitscontroleproces te automatiseren, kunnen producenten de veiligheid van de consument waarborgen, de efficiëntie verbeteren en de kosten verlagen. Met voortdurende vooruitgang staan op AI gebaseerde systemen klaar om een revolutie teweeg te brengen in de eierindustrie en nieuwe normen te stellen voor kwaliteitsborging in de voedselproductie.
Jan Holmholst
R&D Directeur, Vice-President