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AI 光學檢測系統抓出看不到的壞蛋,提升蛋品良率

2023/5/26

背景

蛋品商現正採用結合AI的光學檢測系統來提升供應給消費者的蛋類品質。此類系統能夠偵測出品質不佳的蛋,並在它們流入市場前加以淘汰,因此有能力識別並移除破損、變色,以及有其他缺失的蛋品。如此技術將檢測流程自動化後,即可降低人為疏失的風險以及勞力成本,進而也減少對於人工的需求。本系統是專為提供高速且高精度的檢測所設計,能夠節省時間以及資源。研究證明,結合AI的光學檢測系統可以改善蛋品分揀技術以及品質管控,同時提高蛋品檢測流程的效率並且降低勞力成本。

透過人工不精確地篩選蛋品,往往會導致不正確的篩選,進而降低準確度和品質。而且,當該流程是以人工方式進行,大量的工人每小時也只能分揀相對少量的蛋,形成高勞力成本與低生產力的瓶頸,一小時能夠篩選的蛋甚至會低於1000顆。

系統要求

在家禽管理領域,要能夠實現精確且可靠的蛋品分揀、計數以及品質檢測,該系統必需具備以下條件:

  • 檢測系統:必需有高品質、標準化的蛋品分揀系統,以精確地量測蛋品重量、尺寸和形狀
  • 標準:需遵守既定的蛋品分揀標準,如USDA指南,以確保結果的一致性.
  • 培訓:操作者必須受過訓練,且具備相關經驗豐富以精確地操作蛋品檢測系統
  • 衛生:必須嚴格遵守衛生與健康準則以預防蛋品污染並維持其品質
  • 資料管理:需要準確的記錄保存和資料管理系統來追踪與分析分揀結果
  • 可追踪性:需有追蹤系統,來追蹤每一顆蛋從農場抵達市場的足跡和品質

系統說明

PMSI提供結合AI的自動光學檢測系統,能夠大幅提高蛋品檢測的效率與精確度。此光學檢測系統包括一架USB 3.0相機、燈具(照明用)以及搭載NVIDIA Jetson Xavier NX的MIC-710AIX AI推論平台。

流量控制與AI蛋品檢測系統:

  • 將搭載NVIDIA Jetson Xavier NX的MIC-710AIX用於AI推論運算,以即時檢測並識別蛋品缺失。
  • 高速、高解析度的USB 3.0相機,用以確保高品質影像。
  • 最佳化可視範圍(FOV)照明。

執行計畫

蛋品產業採用人工分類的效率低下,不只生產力低,人工成本也很高。這正是為何業界需要自動化分類解決方案來提高生產力並降低成本。AI光學檢測系統即是提供這些優勢的一種解決方案,每小時能夠檢測數千顆蛋,為生產商大幅減輕成本。透過結合工業相機、目標式照明以及MIC-710AIX系統進行的AI推論,可靠的科技解決方案能夠讓蛋品產業實現蛋品生產、加工處理與分送的最佳化實踐。

AI 光學檢測系統抓出看不到的壞蛋,提升蛋品良率-執行計畫

結論

蛋品商採用結合AI的檢測系統擁有多重好處。首先,本系統能夠分析蛋品影像並識別破損、變色與其他缺失,如此便能在蛋品進入市場之前偵測並且淘汰品質不佳的蛋,增進食用蛋的品質。另外,這項自動化檢測流程降低了人工需求,也因此減少人為疏失的機率,進而降低勞力成本並提高效率。此系統能夠高速並高度準確地進行蛋品檢測,節省檢測所需的時間與資源。搭載MIC-710AIX的AI光學檢測系統能夠增進蛋品分揀、計數以及品質管控,同時也降低勞力成本並提高蛋品檢測過程的效率,保障品牌名譽以及高品質標準。