사노보 테크놀로지 그룹은 계란 결함 감지 정확도를 향상시키고, 접촉식 검사로 인한 오염 위험을 제거하며, 계란 등급 분류 센터와 농장에 데이터 기반 분석 정보를 제공하기 위해 비접촉식 멀티 카메라 딥러닝 검사 시스템을 도입했습니다. Emergent의 10GigE HR 시리즈 카메라 그리고 다음을 사용하여 개발되었습니다. eSDK 소프트웨어 개발 키트이 시스템은 계란 하나당 16개의 이미지를 캡처하고 딥러닝 알고리즘을 사용하여 결함을 분류하며, 시간당 최대 250,000만 개의 계란을 처리할 수 있습니다.

Emergent는 사노보 테크놀로지 그룹의 제품 및 비즈니스 관리자인 요릿 반 호프와 프로젝트 및 Emergent Vision Technologies와의 지속적인 협력 관계에 대해 이야기를 나눴습니다.

사노보(SANOVO) 기계는 시간당 수십만 개의 계란을 검사합니다. 계란 선별 기계에 사용되는 기존 균열 감지 시스템은 계란과의 물리적 접촉을 통해 구조적 손상을 감지합니다. 반 호프(van Hof) 씨는 이러한 물리적 접촉 기반 시스템이 균열을 악화시키거나, 잘못된 불량 판정을 초래하거나, 교차 오염 가능성을 높이는 등 여러 위험을 내포하고 있다고 설명했습니다. 계란 생산자들이 더 높은 추적성과 데이터 분석 능력을 요구함에 따라, 사노보는 높은 정확도로 고속 처리가 가능한 비접촉식 검사 방식을 모색했습니다.

사노보는 균열 및 쉘 결함을 식별할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했지만, 이러한 알고리즘의 정확도는 캡처된 이미지의 품질과 일관성에 따라 달라졌습니다. 따라서 카메라 시스템은 산업 환경에서 안정적인 다중 카메라 동기화를 지원하면서 높은 생산 속도와 고해상도를 제공해야 했습니다.

초기 공급업체 조사 결과, 경쟁 카메라 공급업체들은 상당한 비용과 위험 부담 없이 성능을 보장하거나 분석 시스템을 제공할 수 없다는 사실이 드러났습니다. 일부 공급업체는 성능 요구 사항을 충족하지 못할 경우 환불이 불가능한 고가의 테스트 장비를 제시하기도 했습니다. 이는 용납할 수 없는 엔지니어링 위험을 초래했습니다.

Emergent Vision Technologies는 무상 평가 시스템을 제공했으며, SANOVO 엔지니어들과 직접 협력하여 초기 테스트 단계에서 구성 권장 사항을 제시하고 카메라 기능을 검증했습니다.

광섬유로 연결된 HR 시리즈 10기가비트 고속 카메라는 사노보의 딥러닝 기반 균열 분석을 지원하기에 충분한 화질을 보여주었습니다. 사노보의 딥러닝 알고리즘은 GUI 기반 eCapture Pro 소프트웨어 내에서 테스트되었습니다. 카메라와의 검증이 완료된 후, 프로그래밍은 eSDK 소프트웨어 개발 키트로 이전되었습니다. 반 호프는 이 과정 전반에 걸쳐 에머전트가 유용한 조언을 제공하고 사노보 엔지니어링 팀을 지원했다고 말했습니다.

Emergent의 고속 10GigE 카메라 에코시스템은 eCapture Pro 및 eSDK와 완벽하게 통합되어 개발 프로세스를 가속화했습니다. 반 호프 씨는 "Emergent는 전체 시스템이 제대로 작동할 것이라고 확신했고, 이를 적극적으로 지원했습니다. Emergent는 개별 구성 요소를 제공하는 대신, SANOVO와 파트너로서 협력하여 카메라 매개변수, 동기화 타이밍 및 딥러닝 기반 캡처 조건을 조정하는 데 도움을 주었습니다."라고 말했습니다.

eSDK는 이제 고객에게 판매되는 계란 검사 장비에 사용되는 이미지 스트림을 제공합니다.

"여러 공급업체들이 요구 조건이 너무 높다고 여겼지만, Emergent는 해결책을 제시했고 평가 과정에서 그 효과를 입증했습니다. 이 시스템은 높은 탐지 성능과 함께 안정적인 작동을 보여주었습니다."
— 요릿 반 호프, 사노보 테크놀로지 그룹 제품 및 사업 관리자

사노보는 18열 선별 시스템에 21대의 카메라로 구성된 검사 구조를 구현하여 비전 시스템 아래를 지나가는 모든 계란의 상단, 측면 및 하단 이미지를 촬영합니다. 21대의 카메라는 계란 한 개당 16장의 이미지를 캡처하여 완전한 표면 프로파일을 생성합니다. 카메라의 동기식 트리거링은 eSDK 소프트웨어의 명령에 따라 제어됩니다.

모든 카메라는 고해상도 이미지를 광섬유 케이블을 통해 NVIDIA GPU가 장착된 산업용 PC로 전송합니다. 따라서 이 설계는 전기적 간섭이 없고 위생적으로 견고하며, 등급 분류 센터부터 소규모 농장까지 다양한 규모의 환경에 적용할 수 있도록 확장 가능합니다. 강력한 GPU가 이미지 캡처, 처리, 전송 및 저장을 담당하므로 검사가 정확하게 수행되고 데이터가 안정적으로 기록됩니다.

이 시스템은 결함을 분류하고 결과를 기계 제어 장치로 전송하여 게이트를 작동시키므로, 금이 가거나 분류 기준에 미달하는 계란은 생산 라인의 속도를 늦추지 않고 자동으로 걸러집니다. 대용량 구성에서 이 시스템은 안정적인 분류 성능을 유지하면서 시간당 최대 약 255,000개의 계란을 처리할 수 있습니다.

이 최초 장비 통합 이후, 사노보는 HR 10GigE 카메라의 사용을 처리량 수준이 다양한 다른 검사 장비와 이를 지원하는 카메라, 네트워크 및 컴퓨팅 하드웨어로 확대해 왔습니다. 이는 사노보가 모든 유형의 계란 생산자에게 적합한 크기의 장비를 제공한다는 것을 의미합니다. 이러한 장비에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다. 그레이더프로600 옵티그레이더 707기존 기계에도 새로운 비전 시스템을 장착할 수 있습니다.

향상된 실시간 데이터 가시성은 보다 정확한 공급 계약을 지원하고, 브랜드 품질을 개선하며, 고급 계란으로부터의 수익 잠재력을 높입니다.

사노보의 비접촉식 검사 기술은 계란 등급 판정의 신뢰도를 높이고 고품질 계란의 오판률을 줄였습니다. 반 호프 씨는 오판률이 이전보다 훨씬 낮아졌으며, 산란계 농가들이 닭들의 건강 상태를 더 일찍 파악할 수 있게 되었다고 설명했습니다. 산란계 농가 입장에서는 계란 품질을 더욱 정확하고 신뢰할 수 있게 관찰할 수 있게 되어 산란계의 조기 퇴출을 방지할 수 있다는 이점도 있습니다.

새로운 기계라고 불리는 농장 정보 부서 균열 유형 및 쉘 불규칙성과 같은 추세를 생산 주기 초기에 감지할 수 있습니다. 이 다목적 장비는 더 다양한 생산 시설에 설치할 수 있습니다.

Emergent 카메라가 현재 여러 SANOVO 계란 선별기에 설치되어 시설 규모에 따라 다양한 처리량을 구현하고 있습니다. 모든 시스템은 여러 대의 카메라로 구성되어 있어 정밀한 카메라 동기화와 높은 산업적 신뢰성이 요구됩니다. Emergent 엔지니어링 팀은 소형화, 저전력 소비, 최신 Sony 센서를 Emergent의 전체 생태계에 통합하는 2세대 10GigE 카메라 시리즈인 EROS의 새로운 적용 분야를 연구하고 있습니다.