Automatische eierscheurdetectie is al jaren gebaseerd op akoestische metingen. Geluid wordt gegenereerd door de eierslagsensoren of kleine hamers die het ei raken, waardoor een trilling van de eierschaal ontstaat, die wordt overgebracht naar een sensor. Deze sensor zet de trilling om in een elektrisch signaal en analyseert en detecteert eierscheuren.

Op geluid gebaseerde systemen zijn gebruikelijk en standaard in scheurdetectie. Die benaderingen vereisen echter dat eieren fysiek contact hebben met de sensoren/hamers. Het zorgt niet alleen voor mechanische belasting van de eierschaal, maar verhoogt ook het risico op kruisbesmetting van het ene ei naar het andere.

Op geluid gebaseerde scheurdetectiesystemen, vooral met bewegende hamers, zijn niet ontworpen voor contact met voedselkwaliteit met veilige en gemakkelijke reiniging. Ze vereisen handmatige reiniging en af ​​en toe demontage voor inspectie. Een veel hygiënischer ontwerpoplossing zijn de systemen waarbij eieren vaste sensoren raken en vaak is het reinigen van deze sensoren ontworpen om deel uit te maken van het totale systeem via geautomatiseerde CIP (cleaning-in-place). Desalniettemin is er nog steeds een fysieke aanraking tussen ei en sensor die een potentieel risico op kruisbesmetting met zich meebrengt.

Met toenemende zorgen over voedselveiligheid vraagt ​​dit gebied om innovatieve oplossingen voor scheurdetectie. Daarom, SANOVO kan met trots aankondigen een overeenkomst te hebben getekend met JigLabs, een softwareontwikkelingsbedrijf met oprichters uit de VS en Europa. JigLabs biedt een optisch gebaseerd computervisiesysteem dat gebruikmaakt van deep learning voor kunstmatige intelligentie om scheuren en lekken in een ei te detecteren.

Jan Holmholst, R&D Director bij SANOVO:
“Optische detectie van eierscheuren, met name haarscheurtjes, wordt al jaren geprobeerd en er zijn verschillende patenten voor aangevraagd, maar een succesvol operationeel systeem is nooit verkregen. Om deze reden bleven de op sonische gebaseerde scheurdetectiesystemen op de markt ondanks een toename van het gebruik van computervisietechnologie in meer geavanceerde toepassingen. Ik moet zeggen dat dit nieuwe en speciaal ontworpen kunstmatige neurale netwerkalgoritme, ingebed in geavanceerde, superkrachtige hardware, een revolutionaire verandering heeft aangebracht in de toekomst van de detectie van eierscheuren, en ik ben er zeker van dat we deze technologie te zijner tijd zullen zien verdwijnen. over alle oude, op geluid gebaseerde systemen die tegenwoordig worden gebruikt.”

Tot nu toe zijn er in de VS tests uitgevoerd op witte eieren. De testsite heeft onmiddellijke verbeteringen gezien met de nieuwe SANOVO deep learning-gebaseerd computer vision-detectiesysteem dat ze besloten om hun bestaande, oude scheurdetectoren uit te schakelen.

• Stabielere detectieresultaten kunnen worden bereikt door de eliminatie van mechanische bewegende delen en geen stoten/vervuiling op sensoren
• Vrijwel onderhoudsvrij omdat het zichtsysteem is gebaseerd op moderne cameratechnologie en de lichtbronnen voor het verlichten van de eieren op LED's zijn gebaseerd

Jan Willem Pennings, R&D Manager bij SANOVO:
“Toen ik kennismaakte met het concept, zag ik alle mogelijke voordelen voor de eigenaar/gebruiker van een dergelijk systeem. Het scheurdetectieconcept is volledig contactloos ontworpen in vergelijking met de beschikbare sonische systemen op de markt. Dit betekent geen mogelijke verdere schade aan het eindproduct. Het systeem wenst geen extra transfers met bv. grijpers of verandering van een draagoppervlak. Nogmaals, minder schade door overdracht van eieren. Het systeem is statisch, dus geen bewegende delen, wat resulteert in lage onderhouds- en uiteindelijk bedrijfskosten voor onze klanten. Daarnaast zijn er geen verdere aanpassingen aan de eiergrootte nodig, zoals bij sonische systemen. Ik ben ook blij om te zien dat de eerste testresultaten grote beloften in zowel nauwkeurigheid als prestaties laten zien, en ik kan niet wachten om het op de markt te brengen om een ​​revolutie teweeg te brengen in de scheurdetectie voor onze klanten.”

Om deze innovatie om te zetten in een oplossing die kan worden gebruikt voor de detectie van alle soorten eieren, SANOVO en JigLabs werken momenteel aan systeemintegraties en optimalisatie van de technologie. Met hoge verwachtingen en enthousiasme voor de toekomst, kijken we uit naar een revolutie in de scheurdetectie in eiersorteerders over de hele wereld.

Jan Holmholst
R&D Directeur, Vice-President

Jan Willem Pennings
R&D Manager

Bekijk hier de Jiglabs-video