Ultralytics YOLO обеспечивает работу инструмента для проверки продуктов питания от Specialvideo

Совершенствование искусственного интеллекта при проверке продуктов питания с помощью компьютерного зрения

Основанная в 1993 году в Имоле, Италия, компания Specialvideo опирается на более чем 30-летний опыт разработки передовых систем компьютерного зрения для управления роботами, автоматизированного контроля и обнаружения дефектов. Их опыт также распространяется на компьютерное зрение в пищевой промышленности. 

В частности, они разработали систему проверки продуктов питания Vision AI, которая использует сегментацию экземпляров для оптимизации производства пиццы. Рассматривая каждый топпинг как отдельный объект, система может точно обнаруживать, сегментировать и подсчитывать ингредиенты в режиме реального времени. Она решает такие проблемы, как окклюзии (когда один ингредиент частично закрыт другим) и двойные обнаружения (когда система идентифицирует два экземпляра ингредиента, хотя существует только один). Выявляя ошибки в размещении (например, несбалансированные топпинги), производители могут соответствующим образом корректировать параметры производства.

Модель разработана таким образом, что в нее легко помещаются новые ингредиенты, и ее можно переобучить без полной перестройки.

Кроме того, система может проверять форму, соответствие цвета и обнаруживать возможные загрязнения, гарантируя, что каждый продукт соответствует высоким стандартам безопасности и качества.

Проблемы, связанные с контролем качества продуктов питания в режиме реального времени

Производители пиццы часто работают на невероятно высоких скоростях, выпуская новую пиццу каждые 600 миллисекунд. В таком темпе человеческим инспекторам очень сложно поспевать за ними, что затрудняет контроль начинки и точное обнаружение любых дефектов.

Вдобавок ко всему, пересекающиеся ингредиенты, такие как салями и грибы, могут заслонять друг друга, что иногда приводит к тому, что пицца оказывается с недостающими или избыточными начинками, неправильно распределенными или несоответствующими количествами. Это не только нарушает однородность продукта, но и вредит репутации бренда, когда покупатели получают пиццу, не оправдывающую их ожиданий. 

В то же время эти проблемы приводят к увеличению эксплуатационных расходов за счет повышения количества брака и нерационального использования ресурсов. Кроме того, человеческие инспекторы могут уставать за долгие смены, что приводит к ослаблению их внимания и увеличивает риск ошибок. 

Осознав эти подводные камни, многие производители стали внедрять системы контроля качества и автоматизированной проверки продуктов питания с использованием компьютерного зрения. Эти инновационные системы обеспечивают контроль в реальном времени и помогают сократить количество человеческих ошибок, поддерживая высокое качество продукции. 

Обнаружение дефектов в продуктах питания в реальном времени с помощью машинного зрения

Решение Vision AI от Specialvideo использует поддержку сегментации экземпляров в моделях Ultralytics YOLO для проверки каждой пиццы в режиме реального времени, чтобы к потребителям попадали только качественные продукты. Оно точно считает и измеряет начинки, сравнивая каждую пиццу с ее рецептом, быстро обнаруживая недостающие или лишние ингредиенты, неравномерное распределение и несоответствующее количество.

При обнаружении бракованной пиццы - будь то неправильно подобранные начинки, неправильное количество ингредиентов или загрязнения вроде синего пластика - система автоматически отсылает ее на линию отбраковки. 

Чтобы поддерживать точность после развертывания, Specialvideo постоянно расширяет свой набор данных, улучшает точность маркировки и регулярно переобучает YOLO . Они используют увеличение данных во время обучения, чтобы предотвратить чрезмерную подгонку и помочь модели обобщать данные из ограниченного числа образцов. Кроме того, на 10 % обучающих изображений изображены пиццы "Маргарита", чтобы обеспечить полезный фоновый контекст, который помогает сети справляться с вариациями даже в пределах одного типа ингредиентов, например с разными видами салями.

Помимо этого, чтобы сделать процесс переобучения еще более эффективным, Specialvideo внедрила рабочий процесс для новых ингредиентов пиццы. Этот рабочий процесс использует YOLO для ускорения маркировки новых изображений, уменьшая необходимость в человеческом контроле по мере развития разновидностей ингредиентов.

‍

Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO ?

Specialvideo выбрала модели Ultralytics YOLO , потому что они предлагают отличный баланс между производительностью AI-моделей и стоимостью. Благодаря графическому GPU Nvidia GTX-1660gt система достигает времени вывода всего 200-250 мс, что делает ее достаточно быстрой, чтобы справиться с производственной линией, которая выпускает пиццу каждые 600 мс. 

Эффективная скорость обработки YOLOспособствует контролю качества в режиме реального времени. В целом такой подход не только оптимизирует производство, но и поддерживает масштабируемость, что делает его надежным решением для крупносерийного пищевого производства. 

Решение для проверки продуктов питания YOLO обеспечивает 99-процентную точность

Благодаря интеграции моделей Ultralytics YOLO решение Specialvideo для проверки продуктов питания с помощью искусственного интеллекта изменило контроль качества при производстве пиццы. Обученная на надежном наборе данных из более чем 1 500 изображений, модель точно распознает более 10 различных ингредиентов, классифицируя их на счетные элементы, такие как оливки, кусочки салями, анчоусы и шарики моцареллы, и несчетные элементы, такие как кубики ветчины, грибы, кусочки сыра и перец. 

Система YOLO, работает в режиме реального времени с точностью до 99 %, превосходя человеческих инспекторов и значительно сокращая время проверки по сравнению с ручными методами. 

Интересно, что решение продемонстрировало многообещающие результаты, точно распознавая ингредиенты в продуктах питания, не включенных в его первоначальное обучение, таких как салаты и макароны, что облегчает расширение ассортимента на новые линии продуктов. В конечном итоге этот инновационный подход повышает эффективность работы, минимизирует отходы и снижает затраты, устанавливая новую планку для автоматизированной проверки и контроля качества продуктов питания.

Продвижение умного производства в пищевой промышленности

Дальнейший путь Specialvideo выглядит захватывающе. Компания планирует расширить свое решение Vision AI и включить в него другие продукты питания, например салаты и макароны. Постоянно совершенствуя свои модели глубокого обучения и увеличивая набор данных, Specialvideo стремится еще больше улучшить контроль качества в реальном времени, сократить количество отходов и повысить эффективность производства. Эти усовершенствования помогут установить новые стандарты в индустрии.

Хочешь повысить эффективность своей работы с помощью Vision AI? Загляни в наш репозиторий GitHub и посмотри, как решения Ultralyticsв области ИИ оказывают влияние на такие сферы, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в производстве. Найди подробную информацию о наших моделях YOLO и вариантах лицензирования и сделай первый шаг к более умной и эффективной автоматизации.