Yapay Zeka (AI) ve bilgisayarla görme teknolojileri, sağlık hizmetlerinden üretime kadar çok sayıda sektörü dönüştürdü. Bu gelişmelerden büyük ölçüde yararlanan bir alan, kalite güvencesi ve denetim amaçları için yapay zeka tabanlı bilgisayar görme sistemlerinin uygulandığı gıda üretimidir.
Bu yazımızda, R&D Direktör Jan Holm Holst, yumurta endüstrisinde devrim yaratan ve tüketici güvenliğini sağlayan, özellikle yumurtalardaki çatlakların tespiti için AI tabanlı bilgisayar görüşünün yenilikçi kullanımını keşfedecek.
Çatlak algılamanın zorluğu
Yumurtalardaki çatlakların tespiti, yumurta endüstrisindeki kalite kontrolün kritik bir yönüdür. Çatlak yumurtalar kontaminasyona yol açarak ürünün raf ömrünü kısaltarak tüketiciler için sağlık riskleri oluşturabilir. Geleneksel olarak, akustik tabanlı inceleme, çatlamış yumurtaları belirlemek için birincil yöntem olmuştur. Ancak bu süreç hassastır ve algılama mekanizmalarının denetimini ve bakımını gerektirir.
AI tabanlı bilgisayar görüşüne girin
Yapay zeka tabanlı Görüntü İşleme sistemleri, yumurtalardaki çatlakların tespitinde ezber bozan bir unsur olarak ortaya çıktı. Bu sistemler, yumurtaların yüksek çözünürlüklü görüntülerini analiz etmek için gelişmiş algoritmalar ve derin öğrenme teknikleri kullanır, çatlakları olağanüstü doğruluk ve verimlilikle belirler.
AI tabanlı bilgisayar görüşü nasıl çalışır?
Süreç, özel kameralar kullanılarak tek tek yumurtaların veya yumurta gruplarının yüksek kaliteli ve çoklu görüntülerinin alınmasıyla başlar. Bu görüntüler daha sonra AI algoritmaları ile donatılmış bir bilgisayar görüş sistemine beslenir. AI algoritmaları, görüntüleri analiz ederek çatlaklarla ilgili özellikleri ve kalıpları çıkarır. Sistem, açıklamalı görüntülerden oluşan geniş bir veri kümesinden öğrenerek normal yumurtalar ile çatlakları ayırt etmesine olanak tanır.
AI modeli, karmaşık çatlak modellerini tanımak için evrişimli sinir ağlarını (CNN'ler) kullanır ve renk, doku ve şekildeki ince varyasyonları algılama yeteneğinden yararlanır. Yinelemeli eğitim ve doğrulama yoluyla model, doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini sürekli olarak geliştirerek ince çatlaklar veya daha büyük kırıklar gibi farklı çatlak türleri arasında ayrım yapma konusunda son derece yetkin hale gelir.
AI tabanlı çatlak tespitinin faydaları
- Gelişmiş Doğruluk: Yapay zeka tabanlı bilgisayar görüş sistemleri, akustik tabanlı algılama sistemlerine kıyasla çatlakları daha yüksek hassasiyetle algılayarak yanlış negatif veya yanlış pozitif riskini en aza indirebilir. Bu, gelişmiş kalite kontrolüne yol açar ve kusurlu yumurtaların piyasaya ulaşma olasılığını azaltır.
- Temassız muayene: Temassız kontrol işlemi, yumurtadan yumurtaya çapraz kontaminasyonun olmamasını sağlar ve kontrol sisteminde hareketli parça bulunmadığından bakım mutlak minimuma indirilir.
- Genellikle: AI tabanlı Görüntü Görüntüleme sistemindeki işlevsellik, halihazırda bilinen bilgisayar görüntüsü tabanlı kir ve sızıntı tespit sistemleri ile kademeli olarak genişletilebilir. AI tabanlı yumurta tartım sistemleri bile uygulanabilir. Bununla birlikte, tartımla ilgili olarak, şimdiye kadar yapılan tüm araştırmalar, doğruluğun piyasada bulunan bilinen geleneksel yöntemlerden uzak olduğunu ve istenmeyen ve kabul edilemez tartım sonuçlarına yol açabileceğini göstermektedir.
- Bu, yumurtaların tüm kalite denetimlerinin kademeli olarak yapay zeka tabanlı tek bir Bilgisayarlı Görüntü sisteminde uygulanacağı ve böylece denetim sırasında ve sonrasında yumurta işlemenin basitleştirilerek daha kompakt ve sağlam bir yumurta ayırma sistemine sahip olma fırsatları yaratılacağı anlamına gelir.
Geleceğe bakış ve sonuç
AI ve Computer Vision teknolojileri gelişmeye devam ederken, yumurta endüstrisindeki potansiyel uygulamalar çok geniştir. Çatlak tespitinin ötesinde, AI tabanlı sistemler, boyut tekdüzeliği veya yumurta şekillerindeki anormallikler gibi diğer kalite parametrelerini analiz etmek için kullanılabilir.
Ayrıca, AI destekli bilgisayar görüşünün robotik ve otomasyonla entegrasyonu, tamamen otonom yumurta tasnif ve paketleme sistemlerine yol açarak, katı kalite standartlarını korurken üretim sürecini daha da kolaylaştırır.
AI tabanlı bilgisayar görüşü, çatlak tespiti için doğru, verimli ve uygun maliyetli bir çözüm sağlayarak yumurta endüstrisini dönüştürüyor. Üreticiler, bu çok önemli kalite kontrol sürecini otomatikleştirerek tüketici güvenliğini sağlayabilir, verimliliği artırabilir ve maliyetleri azaltabilir. Devam eden ilerlemelerle, yapay zeka tabanlı sistemler, gıda üretiminde kalite güvencesi için yeni standartlar belirleyerek yumurta endüstrisinde devrim yaratmaya hazırlanıyor.
Jan Holm Holst
R&D Direktör, Başkan Yardımcısı