SANOVO TECHNOLOGY GROUPは、非接触型のマルチカメラ深層学習検査システムを導入し、欠陥検出精度の向上、接触式検査による汚染リスクの排除、卵の等級付けセンターと農場の両方へのデータインサイトの提供を実現しました。 Emergent社の10GigE HRシリーズカメラ そして、 eSDK（ソフトウェア開発キット）このシステムは、卵1個につき16枚の画像を撮影し、深層学習アルゴリズムを用いて欠陥を分類します。処理速度は1時間あたり最大25万個です。

Emergentは、SANOVO TECHNOLOGY GROUPの製品・事業部長であるJorrit van Hof氏に、このプロジェクトとEmergent Vision Technologiesとの継続的な関係について話を聞きました。

SANOVO社の機械は、1時間に数十万個の卵を検査します。卵の選別機で従来使用されていたひび割れ検出システムは、卵に物理的に接触することで構造的な損傷を検出していました。ファン・ホフ氏は、こうした力ベースのシステムが、ひび割れを悪化させたり、誤った不良品判定を生み出したり、交差汚染の可能性を高めたりするなど、様々なリスクをもたらすことを説明しました。卵生産者がより高いトレーサビリティとデータ分析を求める中、SANOVO社は、処理速度を最大化しながら高精度を実現できる非接触検査方式を模索していました。

SANOVO社は、亀裂やシェル欠陥を識別できる深層学習モデルを開発しましたが、これらのアルゴリズムの精度は、撮影画像の品質と一貫性に依存していました。カメラシステムは、産業環境において、高速ラインで高解像度を実現し、信頼性の高いマルチカメラ同期を実現する必要がありました。

初期のベンダー調査の結果、競合するカメラサプライヤーは、性能を保証できず、多大なコストとリスクなしに分析システムを提供できないことが判明した。一部のサプライヤーは、性能要件を満たさなかった場合に返金オプションのない高価な試験装置を提案した。これは、容認できないエンジニアリングリスクを生み出すものであった。

Emergent Vision Technologies社は、無償の評価システムを提供し、SANOVO社のエンジニアと直接連携して、初期テスト段階で構成に関する推奨事項を提供したり、カメラの機能を検証したりした。

光ファイバー接続のHRシリーズ10GigE高速カメラは、SANOVOの深層学習による亀裂解析をサポートするのに十分な品質を実証しました。SANOVOの深層学習アルゴリズムは、GUIベースのeCapture Proソフトウェア内でテストされました。カメラで検証が完了すると、プログラミングはeSDKソフトウェア開発キットに移行されました。ファン・ホフ氏によると、このプロセス全体を通して、Emergent社は有益なアドバイスを提供し、同社のエンジニアリングチームをサポートしたとのことです。

Emergentの高速10GigEカメラのエコシステムがeCapture ProおよびeSDKと連携して動作することで、開発プロセスが大幅にスピードアップしました。ファン・ホフ氏は、「Emergentはシステム全体がうまくいくと確信しており、全面的にサポートしてくれました。Emergentは個別のコンポーネントを提供するのではなく、パートナーとしてSANOVOと協力し、カメラのパラメータ、同期タイミング、ディープラーニングのキャプチャ条件の調整を支援してくれました」と述べています。

eSDKは現在、顧客に販売されている卵検査機内で使用される画像処理ストリームを提供している。

「複数のサプライヤーから要求水準が高すぎると指摘されましたが、Emergent社は解決策を提示し、評価期間中にその有効性を証明しました。このシステムは、高い検出性能を備え、信頼性の高い動作を実現しています。」
— ヨリット・ファン・ホフ、サノボ・テクノロジー・グループ 製品・事業部長

SANOVO社は、18列の選別構成に21台のカメラによる検査システムを導入しました。このシステムは、卵がビジョンシステムの下を転がる際に、上面、側面、底面の3方向から卵を撮影します。21台のカメラは卵1個につき16枚の画像を撮影し、表面形状を完全に把握します。カメラの同期トリガーは、eSDKソフトウェアの命令によって制御されます。

すべてのカメラは高解像度画像を光ファイバーケーブル経由でNVIDIA GPU搭載の産業用PCに送信するため、電気的干渉がなく、衛生的に堅牢で、グレーディングセンターから小規模農場レベルのアプリケーションまで拡張可能な設計となっています。この技術により、高性能GPUがキャプチャ、処理、転送、保存を実行するため、検査が適切に実施され、データが確実に記録されます。

このシステムは欠陥を分類し、その結果を機械制御装置に送信してゲートを作動させるため、ひび割れた卵や分類ミスのある卵はラインの速度を落とすことなく自動的に排除されます。高容量構成では、信頼性の高い分類性能を維持しながら、毎時約25万5000個の卵の処理能力をサポートします。

この最初の機械統合以来、SANOVOのHR 10GigEカメラの使用は、さまざまなレベルのスループットと、それをサポートするカメラ、ネットワーク、コンピューティングハードウェアを備えた他の検査ユニットに拡大しました。つまり、SANOVOはあらゆるタイプの卵生産者に適したサイズの機械を提供しています。これには、次のような機械が含まれます。 GraderPro600 および オプティグレーダー 707既存の機械にも、新しい画像認識システムを後付けで搭載することが可能です。

リアルタイムデータの可視性を向上させることで、より正確な供給契約が可能になり、ブランド品質が向上し、高級卵からの収益ポテンシャルが高まります。

SANOVOの非接触式検査技術は、等級判定の信頼性を向上させ、高品質卵の誤判定を減らしました。ファン・ホフ氏は、誤判定率がこれまでで最も低く、卵生産者は以前よりも早く鶏群の健康状態を把握できるようになったと説明しました。生産者にとっての利点の1つは、卵の品質をより正確かつ確実に観察できるようになったため、採卵鶏を時期尚早に引退させることがなくなったことです。

新しい機械は 農業情報ユニット 製造工程の早い段階で、亀裂の種類やシェル形状の不規則性といった傾向を検出できます。この汎用性の高い装置は、より幅広い生産設備に設置可能です。

Emergent社のカメラは現在、SANOVO社の卵選別機に複数台搭載されており、施設規模に応じて様々な処理能力を実現しています。いずれもマルチカメラシステムであり、精密なカメラ同期と高い産業信頼性が求められます。同社のエンジニアリングチームは、小型化、低消費電力化、そして最新のソニー製センサーを搭載した第2世代10GigEカメラシリーズ「EROS」の新たな用途を検討しており、Emergent社の包括的なエコシステムをさらに充実させています。