SolVision成功案例
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
Blue: Level 2
Pink: Level 3
檢測結果
Green 一級蛋 Blue 二級蛋 Pink 三級蛋