تنجح RapiD Engineering في نشر مراقبة جودة المأكولات البحرية أسرع بأسبوع واحد باستخدام Ultralytics YOLO

اكتشف كيف تستخدم RapiD Engineering تقنية Ultralytics YOLO لأتمتة فحص سمك السلمون، واكتشاف العيوب في الوقت الفعلي، وتوفير أسبوع من العمل الهندسي.
Problem
اعتمدت مراقبة الجودة في معالجة السلمون تقليدياً على الفحص البصري اليدوي، مما يجعلها بطيئة وغير متسقة ويصعب توحيدها عبر الموردين والمزارع والدفعات.
Solution
يقوم نظام RapiD Vision، وهو نظام رؤية جاهز للاستخدام مدعوم بنماذج Ultralytics YOLO، باكتشاف العيوب والتشوهات في الوقت الفعلي، ويغذي الرؤى مباشرة في أنظمة ERP الخاصة بالعملاء ويقلل من وقت الهندسة بمقدار أسبوع واحد.
في ظل الضغوط المتزايدة على شركات تصنيع الأغذية لتقديم جودة متسقة على نطاق واسع، يعمل الرؤية الحاسوبية على إعادة تشكيل طريقة عمل الصناعة. تقف شركة RapiD Engineering، وهي شركة هندسية مقرها هولندا وتتخذ من قرية الصيد Urk مقراً لها، في طليعة هذا التحول، حيث طورت منصة RapiD Vision، وهي منصة رؤية جاهزة للاستخدام مصممة لصناعة المأكولات البحرية وما بعدها.
من خلال دمج نماذج Ultralytics YOLO في أنظمة مراقبة الجودة الخاصة بها، تساعد RapiD Engineering في أتمتة مراقبة الجودة لدى مصنعي السلمون، حيث تقوم بأتمتة الكشف عن العيوب والتشوهات (وهي واحدة من أكثر الخطوات استهلاكاً للعمالة وذاتية التقدير في سير عملهم)، مع توفير إمكانية التتبع الكامل من المزرعة إلى العميل.
Link to this sectionجلب ذكاء اصطناعي للرؤية جاهز للاستخدام إلى الإنتاج الصناعي#
تطور شركة RapiD Engineering محاكاة هندسية، وتطبيقات برمجية، وحلول رؤية حاسوبية للبيئات الصناعية. من خلال منصتها RapiD Vision، تصمم الشركة أنظمة متكاملة مبنية على ثلاث قدرات أساسية: تطبيقات الانتقاء والوضع (Pick & Place) للتعامل مع المنتجات التي يتم التحكم فيها بواسطة الروبوتات، ومراقبة الجودة للكشف عن العيوب في الوقت الفعلي، وRapiD Vision Explorer، وهي طبقة تقارير وتحليلات قائمة على السحابة تتكامل مباشرة مع أنظمة ERP.
تم تصميم المنصة للتعامل مع الظروف المعقدة في العالم الحقيقي، وهي قادرة على معالجة المنتجات المتداخلة باستخدام رؤية/كاميرات ثلاثية الأبعاد، والتمييز بين أنواع المنتجات، وتنسيق روبوتات أو آلات متعددة من نظام رؤية واحد. ومن بين خطوط إنتاجها، أصبحت مراقبة الجودة العرض الأسرع نمواً للشركة، مما جذب طلباً قوياً من مصنعي السلمون في جميع أنحاء أوروبا.
الشكل 1. مثال لأسماك متداخلة يتم اكتشافها بدقة بواسطة Ultralytics YOLO.
Link to this sectionتحديات مراقبة الجودة في معالجة السلمون#
تعد معالجة السلمون صناعة ذات حجم كبير ودقة عالية، حيث يمكن أن يكون لمشاكل الجودة تأثير كبير على رضا العملاء والتسعير. العيوب مثل بقع الدم، وعلامات الميلانين، وغيرها من التشوهات تكون دقيقة ومتشابهة بصرياً مع اللون الطبيعي للحم السلمون، مما يجعل من الصعب اكتشافها بشكل متسق بالعين البشرية.
يعتبر الفحص اليدوي التقليدي بطيئاً ومرهقاً وغير متسق عبر المشغلين والنوبات. حتى عندما أصبحت الرؤية الحاسوبية أكثر سهولة، فإن نشرها في بيئات معالجة الأغذية جلب تحدياته الخاصة. كان يجب أن تكون النماذج صغيرة بما يكفي للعمل في الوقت الفعلي على أجهزة الحافة، ودقيقة بما يكفي للكشف عن العيوب الدقيقة، ومرنة بما يكفي لإعادة التدريب بسرعة عند إدخال كاميرات أو ظروف إضاءة أو بيئات جديدة.
قبل اعتماد Ultralytics، كانت RapiD Engineering تعتمد على Detectron، وهي مكتبة مفتوحة المصدر من Meta. ورغم قوتها، كان من الصعب إعدادها، وصعب تصدير النماذج منها، ولم تعد تُصان بنشاط، مما جعلها غير مناسبة للاستخدام في الإنتاج على المدى الطويل.
Link to this sectionالكشف عن العيوب في الوقت الفعلي باستخدام Ultralytics YOLO#
بعد الانتقال إلى Ultralytics، أعادت RapiD Engineering بناء خط أنابيب مراقبة الجودة الخاص بها حول نماذج YOLO التي تعمل على أجهزة الحافة NVIDIA Jetson. يقوم كل نظام معالجة سلمون بتشغيل أربعة نماذج Ultralytics YOLO في وقت واحد، مع كاميرا مثبتة في الأعلى وأخرى مثبتة في الأسفل لالتقاط جانبي كل سمكة أثناء مرورها عبر الخط.
لكل جانب، يقوم النظام بتشغيل نموذجين بالتسلسل: نموذج Ultralytics YOLO11 نانو لتقسيم السلمون عن الحزام الناقل، يليه نموذج YOLO11 كبير للكشف عن التشوهات الدقيقة مثل بقع الدم وعلامات الميلانين، حيث يمكن أن تكون اختلافات اللون عن اللحم المحيط دقيقة للغاية. من خلال استخدام نموذج أصغر للتقسيم عالي الإنتاجية ونموذج أكبر للكشف عالي الدقة، تحقق RapiD Engineering التوازن الصحيح بين السرعة والدقة على أجهزة Jetson.
لتدريب نماذجها، قامت RapiD Engineering يدوياً بتعليق أكثر من 20,000 صورة للسلمون، مما أدى إلى بناء مجموعة بيانات عالية الجودة تتعامل مع الفروق الدقيقة المرئية لظروف المعالجة في العالم الحقيقي. يعيد الفريق تدريب النماذج عند نشر أنظمة جديدة أو عند تغير العوامل البيئية مثل الكاميرات أو الخلفيات.
Link to this sectionلماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟#
بالنسبة لشركة RapiD Engineering، قدمت Ultralytics YOLO المزيج المثالي من البساطة والأداء والمرونة لدعم نظام إنتاج يعمل عبر عمليات نشر متعددة.
مقارنة بإطار عملها السابق، تمكن الفريق من تقليل الوقت المستغرق في تدريب النماذج وتصديرها وصيانتها بشكل كبير، مما وفر حوالي أسبوع من وقت الهندسة سنوياً في سير عمل التصدير فقط. مع كل إصدار جديد من Ultralytics، يمكن إعادة تدريب النماذج، وتصديرها إلى TensorRT للنشر على Jetson، وإعادتها إلى الإنتاج بأقل قدر من الاحتكاك.
الشكل 2. مثال لعيوب على شرائح السلمون يتم اكتشافها بواسطة Ultralytics YOLO.
منحت Ultralytics YOLO أيضاً RapiD Engineering المرونة لاستخدام أنواع مهام متعددة، بما في ذلك تقسيم المثيلات، واكتشاف الكائنات، وتقدير الوضعية، وكل ذلك من نفس إطار العمل الموحد، مما يدعم ميزات المنتج الحالية والمستقبلية مع توسيع الشركة لمحفظة ذكاء الرؤية الاصطناعي الخاصة بها.
Link to this sectionمن الاكتشاف الخام إلى الرؤى القابلة للتنفيذ#
إلى جانب الاكتشاف، يتكامل نظام مراقبة الجودة الخاص بشركة RapiD Engineering بالكامل مع أنظمة ERP الخاصة بعملائها من خلال RapiD Vision Explorer، وهي طبقة التقارير والتحليلات القائمة على السحابة للمنصة. يتم تسجيل كل سمكة يتم تحليلها في السحابة جنباً إلى جنب مع بيانات المورد والمزرعة والموقع والطلب، مما يمنح العملاء رؤية مفصلة لأداء الجودة حسب المصدر.
تُستخدم هذه البيانات لإنشاء تقارير جودة لكل دفعة، مما يساعد المعالجين على تتبع أي المزارعين والموردين يقدمون باستمرار أسماكاً ذات جودة أعلى، واتخاذ قرارات مصادر مستنيرة بمرور الوقت. من خلال التحليلات المتقدمة، يمكن لـ RapiD Vision Explorer حتى التنبؤ بأفضل المصادر الحالية للمنتجات عالية الجودة. يتحكم النظام أيضاً في السيور الناقلة النهائية، حيث يقوم تلقائياً بتوجيه السلمون منخفض الجودة إلى مسارات معالجة بديلة حتى يحصل العملاء دائماً على الأسماك التي تتوافق مع مواصفات الجودة الخاصة بهم.
تسمح البرامج الأمامية للمشغلين بضبط عتبات الاكتشاف بدقة، بما في ذلك الحد الأدنى لحجم البقعة، ودرجات الثقة، وإجمالي المنطقة المتأثرة، مما يضمن إمكانية تكييف النظام مع معايير الجودة المحددة لكل معالج.
Link to this sectionتوسيع نطاق ذكاء الرؤية الاصطناعي عبر صناعة المأكولات البحرية#
مع الطلب القوي على أنظمة مراقبة الجودة الخاصة بها وقاعدة عملاء متنامية في جميع أنحاء أوروبا، تتمتع RapiD Engineering بوضع جيد لمواصلة توسيع دور ذكاء الرؤية الاصطناعي في معالجة المأكولات البحرية وما بعدها. تخطط الشركة أيضاً لنقل سير عمل التدريب والتعليق الخاص بها إلى منصة Ultralytics، مما يزيد من تبسيط خط الأنابيب الخاص بها مع توسيع نطاقه عبر عمليات نشر جديدة.
من خلال الجمع بين عقود من الخبرة الهندسية والرؤية الحاسوبية المتطورة، تساعد RapiD Engineering مصنعي السلمون على بناء سلسلة توريد أكثر شفافية وقائمة على البيانات وكفاءة، دفعة واحدة في كل مرة.
هل أنت مهتم ببناء حلول ذكاء اصطناعي للرؤية خاصة بك؟ استكشف نماذج Ultralytics YOLO، وتعرف على كيفية دفع YOLO للابتكارات عبر الصناعات، وتحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا للبدء.






