Ultralytics YOLO unterstützt das Tool zur Lebensmittelkontrolle von Specialvideo

Verbesserung der AI-Lebensmittelinspektion mit Computer Vision

Specialvideo wurde 1993 in Imola, Italien, gegründet und verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Entwicklung fortschrittlicher Bildverarbeitungssysteme für die Roboterführung, automatische Inspektion und Fehlererkennung. Ihr Fachwissen erstreckt sich auch auf die Computer Vision in der Lebensmittelindustrie. 

Insbesondere haben sie ein Vision AI-Lebensmittelinspektionssystem entwickelt, das die Segmentierung von Instanzen nutzt, um die Pizzaproduktion zu rationalisieren. Da das System jeden Belag als eigenständiges Objekt behandelt, kann es Zutaten in Echtzeit genau erkennen, segmentieren und zählen. Es löst Probleme wie Verdeckungen (wenn eine Zutat teilweise von einer anderen verdeckt wird) und doppelte Erkennungen (wenn das System zwei Instanzen einer Zutat identifiziert, obwohl nur eine vorhanden ist). Durch die Erkennung von Platzierungsfehlern (z. B. unausgewogene Beläge) können die Hersteller die Produktionsparameter entsprechend anpassen.

Das Modell ist so konzipiert, dass neue Inhaltsstoffe problemlos aufgenommen werden können und eine Umschulung ohne eine vollständige Überarbeitung möglich ist.

Außerdem kann das System die Form überprüfen, die Farbkonformität sicherstellen und potenzielle Verunreinigungen aufspüren, um sicherzustellen, dass jedes Produkt den hohen Sicherheits- und Qualitätsstandards entspricht.

Herausforderungen bei der Echtzeit-Qualitätskontrolle von Lebensmitteln (Qualitätskontrolle)

Pizzahersteller arbeiten oft mit unglaublich hohen Geschwindigkeiten und stellen alle 600 Millisekunden eine neue Pizza her. Bei diesem Tempo ist es für menschliche Inspektoren sehr schwer, mitzuhalten, so dass es schwierig ist, den Belag zu überwachen und etwaige Mängel genau zu erkennen.

Darüber hinaus können sich überlappende Zutaten wie Salami und Pilze gegenseitig verdecken, was manchmal zu Pizzen mit fehlendem oder übermäßigem Belag, falscher Verteilung oder uneinheitlichen Mengen führt. Dies stört nicht nur die Einheitlichkeit des Produkts, sondern schadet auch dem Ruf der Marke, wenn die Kunden Pizzen erhalten, die nicht ihren Erwartungen entsprechen. 

Gleichzeitig treiben diese Probleme die Betriebskosten durch höhere Ausschussraten und verschwendete Ressourcen in die Höhe. Hinzu kommt, dass menschliche Inspektoren bei langen Schichten ermüden können, wodurch ihre Aufmerksamkeit nachlässt und die Gefahr von Fehlern steigt. 

Viele Hersteller haben diese Fallstricke erkannt und setzen nun auf computergesteuerte Qualitätskontroll- und automatische Lebensmittelinspektionssysteme. Diese innovativen Systeme bieten eine Echtzeit-Überwachung und tragen dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe Qualität zu gewährleisten. 

Erkennung von Lebensmittelfehlern in Echtzeit mit maschinellem Sehen

Die Vision AI-Lösung von Specialvideo nutzt die Instanzsegmentierungsunterstützung der YOLO-Modelle von Ultralytics, um jede Pizza in Echtzeit zu prüfen, damit nur Qualitätsprodukte den Verbraucher erreichen. Sie zählt und misst die Beläge genau, indem sie jede Pizza mit ihrem Rezept vergleicht und so fehlende oder zusätzliche Zutaten, ungleiche Verteilungen und uneinheitliche Mengen schnell erkennt.

Wenn eine fehlerhafte Pizza erkannt wird - sei es durch falsch angeordnete Beläge, falsche Mengen an Zutaten oder Verunreinigungen wie blaues Plastik - leitet das System sie automatisch in eine Ausschusslinie um. 

Um die Genauigkeit auch nach der Einführung aufrechtzuerhalten, erweitert Specialvideo kontinuierlich seinen Datensatz, verfeinert die Beschriftungsgenauigkeit und trainiert YOLO regelmäßig neu. Während des Trainings werden Datenerweiterungen verwendet, um eine Überanpassung zu verhindern und dem Modell zu helfen, aus einer begrenzten Anzahl von Stichproben zu verallgemeinern. Außerdem sind auf 10 % der Trainingsbilder Margherita-Pizzen abgebildet, um einen hilfreichen Hintergrundkontext zu liefern, der dem Netzwerk hilft, mit Variationen selbst innerhalb desselben Zutatentyps umzugehen, z. B. mit verschiedenen Arten von Salami.

Um den Umschulungsprozess noch effizienter zu gestalten, hat Specialvideo darüber hinaus einen Workflow für neue Pizzazutaten implementiert. Dieser Workflow nutzt YOLO, um die Beschriftung neuer Bilder zu beschleunigen und den Bedarf an menschlicher Aufsicht zu reduzieren, wenn sich die Sorten der Zutaten weiterentwickeln.

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Warum die YOLO-Modelle von Ultralytics?

Specialvideo entschied sich für die YOLO-Modelle von Ultralytics, weil sie ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen KI-Modellleistung und Kosten bieten. Mit einer Nvidia GTX-1660gt GPU (Graphics Processing Unit) erreicht das System Inferenzzeiten von nur 200 bis 250 ms und ist damit schnell genug, um eine Produktionslinie zu bedienen, die alle 600 ms eine Pizza produziert. 

Die effiziente Verarbeitungsgeschwindigkeit von YOLO ermöglicht eine Qualitätskontrolle in Echtzeit. Insgesamt rationalisiert dieser Ansatz nicht nur die Produktion, sondern unterstützt auch die Skalierbarkeit, was ihn zu einer robusten Lösung für hochvolumige Lebensmittelproduktionsumgebungen macht. 

YOLO-fähige Lösung zur Lebensmittelinspektion liefert 99 % Genauigkeit

Durch die Integration von Ultralytics YOLO-Modellen hat die KI-Lösung für die Lebensmittelinspektion von Specialvideo die Qualitätskontrolle in der Pizzaproduktion verändert. Anhand eines robusten Datensatzes von über 1.500 Bildern erkennt das Modell mehr als 10 verschiedene Zutaten und kategorisiert sie in zählbare Artikel wie Oliven, Salamischeiben, Sardellen und Mozzarellakugeln und nicht zählbare Artikel wie Schinkenwürfel, Pilze, Käsescheiben und Paprika. 

Das YOLO-gesteuerte System arbeitet in Echtzeit mit einer Genauigkeit von bis zu 99 %, übertrifft damit menschliche Inspektoren und verkürzt die Prüfzeiten im Vergleich zu manuellen Methoden erheblich. 

Interessanterweise hat die Lösung vielversprechende Ergebnisse gezeigt, indem sie Zutaten in Lebensmitteln, die nicht in der anfänglichen Schulung enthalten waren, wie z. B. Salate und Nudeln, genau erkannt hat, was eine einfachere Ausweitung auf neue Produktlinien ermöglicht. Letztlich steigert dieser innovative Ansatz die betriebliche Effizienz, minimiert den Abfall und senkt die Kosten und setzt damit neue Maßstäbe für die automatisierte Lebensmittelkontrolle und Qualitätssicherung.

Förderung der intelligenten Produktion in der Lebensmittelindustrie

Die Zukunft von Specialvideo sieht spannend aus. Das Unternehmen plant, seine Vision AI-Lösung auf andere Lebensmittelprodukte wie Salate und Nudeln auszuweiten. Durch die kontinuierliche Feinabstimmung seiner Deep-Learning-Modelle und die Vergrößerung seines Datensatzes will Specialvideo die Qualitätskontrolle in Echtzeit weiter verbessern, Abfall reduzieren und die Produktionseffizienz steigern. Diese Verbesserungen werden dazu beitragen, neue Branchenstandards zu setzen.

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