Sztuczna inteligencja (AI) i komputerowe technologie wizyjne przekształciły wiele branż, od opieki zdrowotnej po produkcję. Jednym z obszarów, który odniósł ogromne korzyści z tych postępów, jest produkcja żywności, w której wdrażane są komputerowe systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji w celu zapewnienia jakości i kontroli.
W tym artykule nasz R&D Dyrektor, Jan Holm Holst, zbada innowacyjne wykorzystanie wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji, specjalnie do wykrywania pęknięć w jajach, rewolucjonizując przemysł jajeczny i zapewniając bezpieczeństwo konsumentów.
Wyzwanie wykrywania pęknięć
Wykrywanie pęknięć w jajach jest kluczowym aspektem kontroli jakości w przemyśle jajecznym. Pęknięte jaja mogą prowadzić do zanieczyszczenia i skrócić okres przydatności do spożycia produktu, stwarzając zagrożenie dla zdrowia konsumentów. Tradycyjnie podstawową metodą identyfikacji pękniętych jaj była kontrola akustyczna. Proces ten jest jednak delikatny i wymaga nadzoru i konserwacji mechanizmów detekcyjnych.
Wejdź do wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji
Systemy Computer Vision oparte na sztucznej inteligencji stały się przełomem w wykrywaniu pęknięć w jajach. Systemy te wykorzystują zaawansowane algorytmy i techniki głębokiego uczenia się do analizy obrazów jaj w wysokiej rozdzielczości, identyfikując pęknięcia z niezwykłą dokładnością i wydajnością.
Jak działa wizja komputerowa oparta na sztucznej inteligencji?
Proces rozpoczyna się od pozyskania wysokiej jakości i wielokrotnych zdjęć pojedynczych jaj lub grup jaj za pomocą specjalistycznych kamer. Obrazy te są następnie wprowadzane do komputerowego systemu wizyjnego wyposażonego w algorytmy sztucznej inteligencji. Algorytmy AI analizują obrazy, wyodrębniając odpowiednie cechy i wzorce związane z pęknięciami. System uczy się na podstawie ogromnego zbioru danych z adnotacjami, co pozwala mu odróżnić normalne jaja od tych z pęknięciami.
Model sztucznej inteligencji wykorzystuje konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do rozpoznawania skomplikowanych wzorców pęknięć, wykorzystując swoją zdolność do wykrywania subtelnych różnic w kolorze, fakturze i kształcie. Dzięki iteracyjnemu szkoleniu i walidacji model stale poprawia swoją dokładność i możliwości adaptacji, stając się bardzo biegły w rozróżnianiu różnych typów pęknięć, takich jak pęknięcia włosowate lub większe pęknięcia.
Korzyści z wykrywania pęknięć opartego na sztucznej inteligencji
- Zwiększona dokładność: Komputerowe systemy wizyjne oparte na sztucznej inteligencji mogą wykrywać pęknięcia z większą precyzją w porównaniu z systemami wykrywania opartymi na akustyce, minimalizując ryzyko fałszywych negatywów lub fałszywych alarmów. Prowadzi to do lepszej kontroli jakości i zmniejsza prawdopodobieństwo trafienia wadliwych jaj na rynek.
- Kontrola bezdotykowa: Bezdotykowy proces kontroli zapewnia brak zanieczyszczenia krzyżowego między jajami, a ponieważ system kontroli nie ma ruchomych części, konserwacja jest ograniczona do absolutnego minimum.
- Ogólnie: Funkcjonalność systemu Computer Vision opartego na sztucznej inteligencji może być stopniowo rozszerzana o znane już systemy wykrywania zanieczyszczeń i wycieków oparte na wizji komputerowej. Można wdrożyć nawet systemy ważenia jaj oparte na sztucznej inteligencji. Jednak w odniesieniu do ważenia wszystkie badania pokazują, że dokładność jest daleka od znanych konwencjonalnych metod dostępnych na rynku i może prowadzić do niepożądanych i nieakceptowalnych wyników ważenia.
- Oznacza to, że wszystkie kontrole jakości jaj będą stopniowo wdrażane w jednym systemie wizyjnym opartym na sztucznej inteligencji, a tym samym obchodzenie się z jajami w trakcie i po kontroli zostanie uproszczone, tworząc możliwości posiadania jeszcze bardziej kompaktowego i niezawodnego systemu sortowania jaj.
Perspektywy i wnioski na przyszłość
Ponieważ technologie sztucznej inteligencji i wizji komputerowej wciąż się rozwijają, potencjalne zastosowania w przemyśle jajecznym są ogromne. Poza wykrywaniem pęknięć systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do analizowania innych parametrów jakości, takich jak jednolitość wielkości lub nieprawidłowości w kształcie jaj.
Co więcej, integracja wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji z robotyką i automatyzacją może doprowadzić do w pełni autonomicznych systemów sortowania i pakowania jaj, jeszcze bardziej usprawniając proces produkcji przy zachowaniu rygorystycznych standardów jakości.
Wizja komputerowa oparta na sztucznej inteligencji zmienia przemysł jaj, zapewniając dokładne, wydajne i ekonomiczne rozwiązanie do wykrywania pęknięć. Automatyzując ten kluczowy proces kontroli jakości, producenci mogą zapewnić bezpieczeństwo konsumentów, poprawić wydajność i obniżyć koszty. Dzięki ciągłym postępom systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą zrewolucjonizować branżę jaj, wyznaczając nowe standardy zapewniania jakości w produkcji żywności.
Jana Holma Holsta
R&D Dyrektor, Wiceprezes