Utfordringen med å oppdage sprekk

Påvisning av sprekker i egg er en kritisk del av kvalitetskontrollen i eggindustrien. Sprukne egg kan føre til forurensning og redusere holdbarheten til produktet, og utgjøre helserisiko for forbrukerne. Tradisjonelt har akustisk-basert inspeksjon vært den primære metoden for å identifisere sprukne egg. Denne prosessen er imidlertid sensitiv og krever tilsyn og vedlikehold av sensingmekanismene.

Gå inn i AI-basert datasyn

AI-baserte Computer Vision-systemer har dukket opp som en game-changer i deteksjon av sprekker i egg. Disse systemene bruker avanserte algoritmer og dyplæringsteknikker for å analysere høyoppløselige bilder av egg, og identifisere sprekker med bemerkelsesverdig nøyaktighet og effektivitet.

Hvordan fungerer AI-basert datasyn?

Prosessen begynner med anskaffelse av høykvalitets og flere bilder av individuelle egg eller grupper av egg ved hjelp av spesialiserte kameraer. Disse bildene blir deretter matet inn i et datasynssystem utstyrt med AI-algoritmer. AI-algoritmene analyserer bildene, trekker ut relevante funksjoner og mønstre knyttet til sprekker. Systemet lærer av et stort datasett med kommenterte bilder, slik at det kan skille mellom normale egg og de med sprekker.

AI-modellen bruker konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) for å gjenkjenne intrikate sprekkmønstre, og utnytter dens evne til å oppdage subtile variasjoner i farge, tekstur og form. Gjennom iterativ trening og validering forbedrer modellen kontinuerlig sin nøyaktighet og tilpasningsevne, og blir svært dyktig i å skille mellom ulike typer sprekker, som hårfestesprekker eller større brudd.

Fordeler med AI-basert sprekkdeteksjon

1. Forbedret nøyaktighet: AI-baserte datasynssystemer kan oppdage sprekker med høyere presisjon sammenlignet med akustisk baserte deteksjonssystemer, og minimerer risikoen for falske negativer eller falske positive. Dette fører til forbedret kvalitetskontroll og reduserer sannsynligheten for at defekte egg når markedet.
2. Berøringsfri inspeksjon: Den berøringsfrie inspeksjonsprosessen sikrer ingen krysskontaminering fra egg til egg, og siden inspeksjonssystemet ikke har noen bevegelige deler, reduseres vedlikeholdet til et absolutt minimum.
3. Som regel: Funksjonaliteten i det AI-baserte Computer Vision-systemet kan gradvis utvides med de allerede kjente datasynsbaserte smuss- og lekkasjedeteksjonssystemene. Selv AI-baserte eggveiingssystemer kan implementeres. Med hensyn til veiing viser imidlertid alle undersøkelser inntil videre at nøyaktigheten er langt fra kjente konvensjonelle metoder tilgjengelig på markedet, og kan føre til uønskede og uakseptable veieresultater.
4. Dette betyr at alle kvalitetskontroller av egg gradvis vil bli implementert i ett AI-basert Computer Vision-system og derved vil egghåndteringen under og etter kontrollen forenkles og skape muligheter for å få et enda mer kompakt og robust eggsorteringssystem. 

Fremtidsutsikter og konklusjon

Ettersom AI- og Computer Vision-teknologiene fortsetter å utvikle seg, er de potensielle bruksområdene innen eggindustrien enorme. Utover sprekkdeteksjon kan AI-baserte systemer brukes til å analysere andre kvalitetsparametre som størrelsesuniformitet eller abnormiteter i eggformer.

Dessuten kan integreringen av AI-drevet datasyn med robotikk og automatisering føre til fullstendig autonome eggsorterings- og pakkesystemer, som ytterligere strømlinjeformer produksjonsprosessen samtidig som strenge kvalitetsstandarder opprettholdes.

AI-basert datasyn transformerer eggindustrien ved å tilby en nøyaktig, effektiv og kostnadseffektiv løsning for sprekkdeteksjon. Ved å automatisere denne avgjørende kvalitetskontrollprosessen, kan produsenter sikre forbrukersikkerhet, forbedre effektiviteten og redusere kostnadene. Med pågående fremskritt er AI-baserte systemer klar til å revolusjonere eggindustrien, og sette nye standarder for kvalitetssikring i matproduksjon.

Jan Holm Holst
R&D Direktør, visepresident