native egg lot

SolVision成功案例

食品業

雞蛋蛋殼品質檢測分級解決方案

AI輔助蛋殼孔隙偵測及自動化分級系統

雞蛋食品安全管理：
蛋殼品質控管的重要性

臺灣雞蛋年產量達70餘億顆，是國人主要的蛋白質攝取來源之一。然而蛋雞產蛋後，沙門氏菌容易透過蛋殼表面孔隙侵入蛋體，造成食安疑慮。若能在生產端有效地控管雞蛋蛋殼品質，將能大幅降低食用雞蛋的風險並提升雞蛋的商品價值。

人工檢測雞蛋蛋殼瑕疵，準確度低且無法高速運作

雞蛋蛋殼品質的主要指標係蛋殼表面的孔隙密度，學術上雞蛋蛋殼品質的分類方式係依孔隙密度將雞蛋分為三級。然而，蛋殼孔隙及裂痕生成的型態十分隨機，且產線中雞蛋排列的角度亦難以預測，過去僅能以人工目視方式汰除裂蛋，在高速運作的產線中效果十分有限。

AI透過深度學習，取代人力成為雞蛋食安的守門員

運用SolVision AI影像平台的Segmentation技術，定位、標註影像樣本中雞蛋裂隙瑕疵的位置並據以訓練AI模型，訓練完成後即可透過AI檢測蛋殼表面的孔隙及裂痕情形再予以分級，提升雞蛋食用的安全性及商品價值。

蛋殼孔縫密度檢測案例

蛋殼品質層級

Green: Level 1

Eggshell hole seam density detection case

Blue: Level 2

Eggshell hole seam density detection case

Pink: Level 3

Eggshell hole seam density detection case

檢測結果

Green  一級蛋        Blue 二級蛋      Pink 三級蛋

Eggshell hole seam density detection case
Eggshell hole seam density detection case

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