2023年6月29日
检测鸡蛋中的裂纹是鸡蛋行业质量控制的一个关键方面。碎蛋会导致污染并缩短产品的保质期，从而对消费者构成健康风险。传统上，基于声学的检测一直是识别破裂鸡蛋的主要方法。然而，这个过程很敏感，需要对传感机制进行监督和维护。
进入基于 AI 的计算机视觉
基于 AI 的计算机视觉系统已成为检测鸡蛋裂缝的游戏规则改变者。这些系统利用先进的算法和深度学习技术来分析鸡蛋的高分辨率图像，以极高的准确性和效率识别裂缝。
基于 AI 的计算机视觉如何工作？
该过程从使用专用相机采集单个种蛋或种蛋组的高质量和多张图像开始。然后将这些图像输入配备 AI 算法的计算机视觉系统。AI 算法分析图像，提取与裂缝相关的特征和模式。该系统从庞大的带注释图像数据集中学习，使其能够区分正常鸡蛋和有裂缝的鸡蛋。
AI 模型采用卷积神经网络 （CNN） 来识别复杂的裂纹模式，并利用其检测颜色、纹理和形状的细微变化的能力。通过迭代训练和验证，该模型不断提高其准确性和适应性，能够高度熟练地区分不同类型的裂纹，例如细微裂纹或较大的裂缝。
基于 AI 的裂纹检测的优势
提高准确性：与基于声学的检测系统相比，基于 AI 的计算机视觉系统可以更精确地检测裂纹，从而最大限度地降低漏报或假阳性的风险。这可以改善质量控制并降低有缺陷的鸡蛋进入市场的可能性。
非接触式检查：非接触式检查过程确保鸡蛋之间没有交叉污染，并且由于检查系统没有活动部件，因此将维护工作减少到绝对最低限度。
通常：基于 AI 的计算机视觉系统的功能可以通过已知的基于计算机视觉的污垢和泄漏检测系统逐渐扩展。甚至可以实施基于 AI 的鸡蛋称重系统。然而，关于称量，所有研究表明，其准确性与市场上已知的常规方法相去甚远，并且可能导致意外和不可接受的称量结果。
这意味着所有鸡蛋的质量检查都将逐渐在一个基于 AI 的计算机视觉系统中实施，从而简化检查期间和之后的鸡蛋处理，从而为拥有更紧凑、更坚固的鸡蛋分拣系统创造机会。
未来展望和结论
随着人工智能和计算机视觉技术的不断进步，鸡蛋行业的潜在应用是巨大的。除了裂纹检测之外，基于 AI 的系统还可用于分析其他质量参数，例如大小均匀性或蛋形异常。
此外，人工智能驱动的计算机视觉与机器人和自动化的集成可能会导致完全自主的鸡蛋分拣和包装系统，在保持严格质量标准的同时进一步简化生产流程。
基于 AI 的计算机视觉通过提供准确、高效且具有成本效益的裂纹检测解决方案，正在改变鸡蛋行业。通过自动化这一关键的质量控制流程，生产商可以确保消费者安全、提高效率并降低成本。随着不断的进步，基于 AI 的系统有望彻底改变鸡蛋行业，为食品生产质量保证设定新标准。
