SolVisionกรณีศึกษา
การตรวจสอบคุณภาพไข่ไก่ด้วย AI
กรณี
การตรวจจับเปลือกไข่แตกโดยอัตโนมัติ
ไข่ไก่เป็นที่นิยมบริโภคเนื่องจากมีคุณค่าทางโภชนาการสูง แต่ไข่ที่เปลือกแตกอาจมีความเสี่ยงต่อการปนเปื้อนของเชื้อซัลโมเนลลา แม้จะผ่านการปรุงสุกแล้วก็ตามเปลือกไข่ที่แข็งแรงทำหน้าที่เป็นเกราะป้องกัน และยังช่วยควบคุมการแลกเปลี่ยนความชื้นและก๊าซสำคัญเพื่อความปลอดภัยและคุณภาพ ควรมีการตรวจสอบข้อบกพร่องของเปลือกไข่และแยกเกรดก่อนนำไปจำหน่ายการนำระบบ AI อัตโนมัติเข้ามาใช้งานสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ และลดความเสี่ยงจากไข่คุณภาพต่ำได้อย่างมีประสิทธิผล
ความท้าทาย
ความท้าทายในการคาดการณ์ข้อบกพร่องของเปลือกไข่
โดยทั่วไปคุณภาพของเปลือกไข่จะพิจารณาจากความหนาแน่นของรูพรุนบนพื้นผิว ซึ่งสามารถแบ่งระดับได้ตามระบบการให้เกรดที่ใช้กันทั่วไปอย่างไรก็ตาม การเกิดรูพรุนหรือรอยร้าวบนเปลือกไข่มักเกิดขึ้นแบบสุ่ม ซึ่งสร้างความยากในการคาดการณ์และตรวจจับไข่ที่มีข้อบกพร่องไข่ที่ถูกประมวลผลด้วยความเร็วสูงและมุมเฉพาะบนสายพานการผลิต ทำให้ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมตรวจจับได้ยากที่ผ่านมา การตรวจสอบด้วยตนเองเป็นวิธีหลัก แม้จะมีประสิทธิภาพต่ำและใช้เวลามากก็ตาม
แนวทางแก้ไข
การตรวจสอบด้วยภาพขั้นสูงด้วย SolVision
ด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก SolVision ใช้ AI เพื่อเรียนรู้จากภาพตัวอย่าง พร้อมระบุและทำเครื่องหมายตำแหน่งข้อบกพร่องบนเปลือกไข่เพื่อฝึกระบบตรวจสอบ โมเดล AI สามารถตรวจจับรูพรุนและรอยร้าวบนเปลือกไข่ได้อย่างแม่นยำ พร้อมจำแนกระดับคุณภาพไข่โดยอัตโนมัติในระหว่างกระบวนการตรวจสอบ วิธีนี้ช่วยให้สอดคล้องกับมาตรฐานความปลอดภัย และเพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์ผ่านการควบคุมคุณภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การจัดระดับคุณภาพไข่
ระดับ 1
เขียว
ระดับ 2
น้ำเงิน
ระดับ 3
ชมพู
