native egg lot

SolVisionVaka Çalışması

Gıda ve İçecek

Yapay Zeka Kullanarak Yumurta Kalite Denetimi

Durum

Otomatik Çatlak Yumurta Kabuğu Tespiti

Tavuk yumurtaları besin değerleri nedeniyle yaygın olarak tüketilir, ancak çatlamış yumurtalar iyice pişirildikten sonra bile salmonella kontaminasyonu riski taşır. Sağlam yumurta kabukları koruyucu bir bariyer görevi görerek temel gazların ve nemin geçişine izin verir. Güvenlik ve kaliteyi sağlamak için yumurta kabuklarını kusurlara karşı incelemek ve dağıtımdan önce sınıflandırmak zorunludur. Otomatik AI tabanlı sistemlerin uygulanması bu süreci kolaylaştırabilir, verimliliği artırabilir ve yumurta kalitesinin tehlikeye girme riskini en aza indirebilir.

Zorluk

Challenges in Predicting Eggshell Defects

Tipik olarak, yumurta kabuğu kalitesi, kabuğun yüzeyindeki gözeneklerin yoğunluğuna göre değerlendirilir ve yaygın derecelendirme sistemleri tarafından farklı seviyelere kategorize edilir. Ancak, yumurta kabuğu gözeneklerinin ve çatlaklarının rastgele oluşması, hatalı ürünleri tahmin etme ve tespit etme konusunda bir zorluk teşkil eder. Üretim hatlarında yüksek hızlarda ve belirli açılarda işlenen yumurtalar, geleneksel otomasyon çabalarını karmaşıklaştırır. Yakın zamana kadar, düşük verimliliğe rağmen, birincil yöntem manuel incelemeydi.

Çözüm

SolVision ile Gelişmiş Görsel Denetim

SolVision, derin öğrenmeyi kullanarak, numune görüntülerindeki yumurta kabuğu kusurlarını belirlemek ve açıklamak için AI teknolojisini kullanır ve inceleme sistemini eğitir. AI modeli, yumurta kabuğu yüzeyindeki gözenekleri ve çatlakları tespit edebilir ve otomatik yumurta kalite inceleme süreci boyunca yumurtaları doğru bir şekilde kategorize edebilir. Bu yaklaşım, güvenlik standartlarına uyumu sağlar ve iyileştirilmiş kalite kontrolü yoluyla emtiaların genel değerini artırır.

Yumurta Kalite Sınıflandırması

Level 1 eggshell hole seam density detection

Seviye 1

Yeşil

Level 2 eggshell hole seam density detection

Seviye 2

Mavi

Level 3 eggshell hole seam density detection

Seviye 3

Pembe

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

Sonuç

Yapay zeka tabanlı görsel inceleme, kusurları doğru bir şekilde tespit ederek, güvenlik standartlarına uyumu sağlayarak ve genel ürün kalitesini artırarak yumurta kabuğu kalite güvencesini önemli ölçüde iyileştiriyor.
SolVision’ın görsel denetim sistemi, manuel yöntemlerin yerini alarak yumurta kabuğu kusurlarını tespit etme ve kategorize etmede daha yüksek verimlilik sunuyor, salmonella kontaminasyon riskini azaltıyor ve daha fazla gıda güvenliği sağlıyor.
SolVision’s vision inspection system replaces manual methods, offering higher efficiency in identifying and categorizing eggshell defects, reducing the risk of salmonella contamination, and ensuring greater food safety.