視覺 AI 裂紋檢測器是一款適用於分級中心的基於視覺技術的非接觸式、低維護、高精度裂紋檢測模組，因此您可以提高食品安全並完全控制雞蛋裂紋檢測率。經過 2 年多的測試和驗證。

在過去的 20 年裡，所有分級中心都依賴基於 聲學測量 雞蛋裂紋。這種類型的測量 需要身體接觸 探測器與雞蛋。查看分級機中負責辨識雞蛋顏色、污垢程度或洩漏的其他檢測系統， 基於視覺的系統 是自動分級中心的業界標準。攝影機捕捉每個雞蛋並分析它們的狀態。

這種檢測方法非常有吸引力，因為它 不需要身體接觸 與單一雞蛋和 消除交叉污染的風險。整個行業不斷上升的食品安全問題和案例正在呼喚解決方案。我們不時看到公司為最終產品召回所涉及的成本付出高昂的代價。因此，一個 非接觸式雞蛋裂紋檢測 分級過程中的品質控制是提高產業食品安全性的重要因素。

但評分者還可以做更多的事情 減少食品安全疑慮。目前的裂紋檢測技術不允許分級機充分 控制最終產品品質 當然也提供了改進的空間。事實上，常見的偵測率約為 80%，分級人員有 20% 的盲點，不知道雞蛋處於哪種裂縫狀態。 更精準的檢測技術，分級站將 獲得完全控制 檢測率並準確了解哪些雞蛋進出最終的雞蛋包裝。

這就是為什麼 SANOVO TECHNOLOGY GROUP 投入了大量資金並提出了 基於視覺的裂紋檢測 技術是基於 機器學習。更高的食品安全性、更低的維護成本、更高的準確性： VisionAI裂紋檢測儀.

Vision AI裂紋檢測模組專為所有 GraderPro 和 OptiGrader 的，可選擇用於 新投資，而且還開發了 改造裝置。隨著時間的推移，檢測到的裂縫的資料庫會不斷增長，並允許靈活升級模組以獲得更準確的設置，因此您可以更好地控制每個雞蛋的處理，並最終 控制每個雞蛋的投資回報.

視覺人工智慧具有多種優點：

• 更好的品質控制和更準確的檢測率
• 目視檢測減少交叉污染的風險
• 降低工廠的維護成本
• 由於雞蛋破損減少，生產投資報酬率更高
• 清潔時間減少，生產週期更長
• 減少清潔成本 

作為業界的領跑者，我們努力發展 尖端解決方案 為我們的客戶。我們廣泛的 R&D 團隊回顧過去 65年的經驗 在雞蛋處理過程中，審查數百種可能性，以改善我們設備的最小流程和操作。借助基於視覺的裂紋檢測技術，這次分級產業經歷了一場變革 裂紋檢測的革命。了解更多關於 https://www.sanovoegg.com/