AI 雞蛋檢測：自動化蛋殼缺陷偵測與分級

案例概述

產業: 食品業

解決方案: SolVision

高速雞蛋生產線需要在產品配送前，持續且一致地偵測蛋殼裂紋與氣孔。SolVision 運用深度學習視覺檢測技術，辨識蛋殼表面缺陷，並依據預先定義的品質等級進行分類。

蛋殼的完整性對維持產品品質及降低污染風險至關重要。裂紋可能破壞蛋殼的保護屏障，而蛋殼表面的氣孔特徵也是評估蛋殼品質的依據之一。

雞蛋在配送前必須經過檢測與分級，以篩選出有缺陷的產品並維持一致的品質標準。自動化視覺檢測可降低缺陷辨識與分類作業對人工檢測的依賴。

蛋殼氣孔與裂紋的大小、形狀及分布各不相同，增加了一致性缺陷偵測的難度。蛋殼表面不規則的紋理分布，也使品質分類更加複雜。

高速生產線及雞蛋擺放方向的差異，進一步提高檢測難度。傳統檢測系統難以因應這些變化，而人工檢測則難以有效支援連續生產作業。

SolVision 運用深度學習視覺檢測技術，偵測蛋殼表面的氣孔與裂紋。透過已標註的樣本影像訓練 AI 模型，使其能夠辨識大小、形狀及分布各異的表面缺陷。

訓練完成的模型可分析蛋殼影像、辨識缺陷，並依據預先定義的品質等級對雞蛋進行分類，將過去仰賴人工檢測的作業自動化。

SolVision 根據偵測到的蛋殼特徵，將雞蛋分為三個品質等級，並以不同顏色的標註區分：

透過自動化缺陷偵測與分類，此方法可協助維持一致的雞蛋品質分級標準。

加快檢測速度：透過自動化蛋殼缺陷偵測，減少人工檢測作業。

維持一致的分級標準：運用經過訓練的 AI 模型，標準化雞蛋品質分類。

提升品質管控：在產品配送前辨識出有缺陷的雞蛋。