Проблема виявлення тріщин

Виявлення тріщин в яйцях є критичним аспектом контролю якості в яєчній промисловості. Розбиті яйця можуть призвести до забруднення та скоротити термін придатності продукту, становлячи ризик для здоров’я споживачів. Традиційно основним методом виявлення тріснутих яєць є акустична перевірка. Однак цей процес є чутливим і вимагає нагляду та обслуговування чутливих механізмів.

Введіть комп’ютерне бачення на основі ШІ

Системи комп’ютерного бачення на основі штучного інтелекту змінили правила гри у виявленні тріщин у яйцях. Ці системи використовують передові алгоритми та методи глибокого навчання для аналізу зображень яєць із високою роздільною здатністю, ідентифікуючи тріщини з надзвичайною точністю та ефективністю.

Як працює комп’ютерне бачення на основі ШІ?

Процес починається з отримання високоякісних численних зображень окремих яєць або груп яєць за допомогою спеціальних камер. Ці зображення потім подаються в систему комп’ютерного зору, оснащену алгоритмами ШІ. Алгоритми штучного інтелекту аналізують зображення, виділяючи релевантні особливості та візерунки, пов’язані з тріщинами. Система вивчає величезний набір даних із анотованими зображеннями, що дозволяє їй відрізнити нормальні яйця від тріщин.

Модель штучного інтелекту використовує згорточні нейронні мережі (CNN) для розпізнавання складних візерунків тріщин, використовуючи свою здатність виявляти тонкі зміни кольору, текстури та форми. Завдяки ітераційному навчанню та валідації модель постійно вдосконалює свою точність і адаптивність, стаючи висококваліфікованими в розрізненні різних типів тріщин, таких як волосинні тріщини або більші розломи.

Переваги виявлення тріщин на основі ШІ

1. Підвищена точність: Системи комп’ютерного зору на основі штучного інтелекту можуть виявляти тріщини з вищою точністю порівняно з акустичними системами виявлення, мінімізуючи ризик хибно-негативних або хибно-позитивних результатів. Це покращує контроль якості та зменшує ймовірність потрапляння дефектних яєць на ринок.
2. Перевірка без дотику: Процес перевірки без дотику забезпечує відсутність перехресного забруднення від яйця до яйця, а оскільки система перевірки не має рухомих частин, обслуговування зведено до абсолютного мінімуму.
3. Як правило: Функціональність системи комп’ютерного бачення на основі штучного інтелекту може поступово розширюватися за допомогою вже відомих систем комп’ютерного бачення для виявлення бруду та витоків. Можна впровадити навіть системи зважування яєць на основі ШІ. Однак щодо зважування всі дослідження до подальшого показують, що точність далека від відомих традиційних методів, доступних на ринку, і може призвести до небажаних і неприйнятних результатів зважування.
4. Це означає, що всі перевірки якості яєць поступово будуть реалізовані в одній системі комп’ютерного бачення на основі штучного інтелекту, і, таким чином, обробка яєць під час і після перевірки буде спрощена, створюючи можливість мати ще більш компактну та надійну систему сортування яєць. 

Погляд на майбутнє і висновок

Оскільки технології штучного інтелекту та комп’ютерного бачення продовжують розвиватися, потенційні можливості застосування в галузі виробництва яєць є величезними. Крім виявлення тріщин, системи на основі штучного інтелекту можна використовувати для аналізу інших параметрів якості, таких як однорідність розміру або відхилення у формі яйця.

Крім того, інтеграція комп’ютерного бачення на основі штучного інтелекту з робототехнікою та автоматизацією може призвести до повністю автономних систем сортування та пакування яєць, ще більше оптимізуючи виробничий процес, зберігаючи суворі стандарти якості.

Комп’ютерне бачення на основі штучного інтелекту трансформує індустрію яєць, надаючи точне, ефективне та економічно вигідне рішення для виявлення тріщин. Автоматизуючи цей важливий процес контролю якості, виробники можуть забезпечити безпеку споживачів, підвищити ефективність і знизити витрати. Завдяки постійному прогресу системи на основі штучного інтелекту готові здійснити революцію в яєчній промисловості, встановивши нові стандарти для забезпечення якості у виробництві харчових продуктів.

Ян Холм Холст
R&D Директор, віце-президент