native egg lot

SolVisionEstudio de casos

Alimentos y bebidas

Inspección de Calidad de Huevos Usando AI

Caso

Detección automatizada de cáscara de huevo agrietada

Los huevos de gallina se consumen ampliamente por su valor nutricional, pero los huevos agrietados representan un riesgo de contaminación por salmonela, incluso después de una cocción completa. Las robustas cáscaras de huevo actúan como una barrera protectora, permitiendo el paso de los gases esenciales y la humedad. Para garantizar la seguridad y la calidad, es imperativo inspeccionar las cáscaras de huevo en busca de defectos y clasificarlas antes de su distribución. La implementación de sistemas automatizados basados en IA puede agilizar este proceso, mejorando la eficiencia y minimizando el riesgo de que la calidad del huevo se vea comprometida.

Desafiar

Desafíos en la predicción de defectos de la cáscara de huevo

Por lo general, la calidad de la cáscara de huevo se evalúa en función de la densidad de los poros en la superficie de la cáscara, categorizada en diferentes niveles por sistemas de clasificación comunes. Sin embargo, la aparición aleatoria de poros y grietas en la cáscara de huevo plantea un desafío para predecir y detectar productos defectuosos. Los huevos, procesados a altas velocidades y ángulos específicos en las líneas de producción, complican los esfuerzos de automatización tradicionales. Hasta hace poco, la inspección manual era el método principal, aunque con poca eficiencia.

Solución

Inspección visual avanzada con SolVision

Utilizando el aprendizaje profundo, SolVision emplea tecnología de IA para identificar y anotar defectos de cáscara de huevo en imágenes de muestra, entrenando el sistema de inspección. El modelo de IA puede detectar poros y grietas en la superficie de la cáscara del huevo, categorizando con precisión los huevos durante el proceso automatizado de inspección de la calidad del huevo. Este enfoque garantiza el cumplimiento de las normas de seguridad y aumenta el valor general de los productos básicos a través de un mejor control de calidad.

Clasificación de la calidad del huevo

Level 1 eggshell hole seam density detection

Nivel 1

Verde

Level 2 eggshell hole seam density detection

Nivel 2

Azul

Level 3 eggshell hole seam density detection

Nivel 3

Rosado

classification of eggs on a production line using AI
classification of eggs on a production line using AI

Resultado

La inspección visual basada en IA mejora significativamente la garantía de calidad de la cáscara de huevo al detectar con precisión los defectos, garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad y mejorar el producto en general calidad.
La tecnología de aprendizaje profundo agiliza el proceso de clasificación al automatizar la detección de poros y grietas de cáscara de huevo, superando los desafíos de la automatización tradicional.
El sistema de inspección por visión de SolVision reemplaza los métodos manuales, ofreciendo una mayor eficiencia en la identificación y categorización de defectos de la cáscara del huevo, reduciendo el riesgo de contaminación por salmonela, y garantizar una mayor inocuidad de los alimentos.