RapiD Engineering distribuisce il controllo qualità dei prodotti ittici una settimana più velocemente con Ultralytics YOLO
Scopri come RapiD Engineering utilizza Ultralytics YOLO per automatizzare l'ispezione del salmone, rilevare difetti in tempo reale e risparmiare una settimana di lavoro di ingegneria.
Problem
Il controllo qualità nella lavorazione del salmone si è tradizionalmente basato sull'ispezione visiva manuale, rendendolo lento, incoerente e difficile da standardizzare tra fornitori, allevamenti e lotti.
Solution
RapiD Vision, un sistema di visione plug-and-play basato sui modelli Ultralytics YOLO, rileva difetti e deformità in tempo reale, alimentando le informazioni direttamente nei sistemi ERP dei clienti e riducendo i tempi di ingegneria di 1 settimana.
Poiché le aziende di trasformazione alimentare affrontano una pressione crescente per offrire una qualità costante su larga scala, la computer vision sta rimodellando il modo in cui opera il settore. RapiD Engineering, un'azienda di ingegneria con sede nei Paesi Bassi e quartier generale nel villaggio di pescatori di Urk, è in prima linea in questo cambiamento, costruendo RapiD Vision, una piattaforma di visione plug-and-play progettata per l'industria ittica e non solo.
Integrando i modelli Ultralytics YOLO nei propri sistemi di controllo qualità, RapiD Engineering aiuta ad automatizzare il controllo qualità con i trasformatori di salmone, automatizzando il rilevamento di difetti e deformità (una delle fasi più laboriose e soggettive del loro flusso di lavoro), con una tracciabilità completa dal produttore al cliente.
Link to this sectionPortare la visione artificiale plug-and-play alla produzione industriale#
RapiD Engineering sviluppa simulazioni ingegneristiche, applicazioni software e soluzioni di computer vision per ambienti industriali. Attraverso la sua piattaforma RapiD Vision, l'azienda progetta sistemi end-to-end costruiti attorno a tre funzionalità principali: applicazioni Pick & Place per la movimentazione di prodotti controllata da robot, Controllo Qualità per il rilevamento dei difetti in tempo reale e RapiD Vision Explorer, un livello di reporting e analisi basato su cloud che si integra direttamente con i sistemi ERP.
La piattaforma è progettata per condizioni complesse e reali, in grado di gestire prodotti sovrapposti utilizzando visione/telecamere 3D, distinguere tra tipi di prodotto e orchestrare più robot o macchine da un unico sistema di visione. Tra le sue linee di prodotto, il Controllo Qualità è diventata l'offerta in più rapida crescita dell'azienda, attirando una forte domanda da parte dei trasformatori di salmone in tutta Europa.
Fig 1. Esempio di pesci sovrapposti rilevati con precisione da Ultralytics YOLO.
Link to this sectionLe sfide del controllo qualità nella lavorazione del salmone#
La lavorazione del salmone è un settore ad alto volume e alta precisione in cui i problemi di qualità possono avere un impatto significativo sulla soddisfazione del cliente e sui prezzi. Difetti come macchie di sangue, segni di melanina e altre deformità sono sottili e visivamente simili al colore naturale della polpa di salmone, rendendoli difficili da individuare costantemente a occhio nudo.
L'ispezione manuale tradizionale è lenta, faticosa e incoerente tra operatori e turni. Anche quando la computer vision è diventata più accessibile, implementarla negli ambienti di trasformazione alimentare ha comportato le sue sfide. I modelli dovevano essere abbastanza piccoli da funzionare in tempo reale su hardware edge, abbastanza precisi da rilevare difetti sottili e abbastanza flessibili da essere riaddestrati rapidamente quando venivano introdotte nuove telecamere, condizioni di illuminazione o ambienti.
Prima di adottare Ultralytics, RapiD Engineering si affidava a Detectron, una libreria open-source di Meta. Sebbene potente, era difficile da configurare, difficile esportare modelli da essa e non era più attivamente mantenuta, rendendola inadatta per l'uso in produzione a lungo termine.
Link to this sectionRilevamento dei difetti in tempo reale con Ultralytics YOLO#
Dopo essere passata a Ultralytics, RapiD Engineering ha ricostruito la sua pipeline di controllo qualità attorno ai modelli YOLO in esecuzione su hardware edge NVIDIA Jetson. Ogni sistema di lavorazione del salmone esegue quattro modelli Ultralytics YOLO contemporaneamente, con una telecamera montata in alto e una montata in basso che catturano entrambi i lati di ogni pesce mentre passa attraverso la linea.
Per ogni lato, il sistema esegue due modelli in sequenza: un modello nano Ultralytics YOLO11 per segmentare il salmone dal nastro trasportatore, seguito da un grande modello YOLO11 per rilevare deformità a grana fine come macchie di sangue e segni di melanina, dove le differenze di colore dalla polpa circostante possono essere estremamente sottili. Utilizzando un modello più piccolo per la segmentazione ad alto rendimento e un modello più grande per il rilevamento ad alta precisione, RapiD Engineering ottiene il giusto equilibrio di velocità e precisione sull'hardware Jetson.
Per addestrare i propri modelli, RapiD Engineering ha annotato manualmente più di 20.000 immagini di salmone, costruendo un set di dati di alta qualità che gestisce le sfumature visive delle condizioni di lavorazione del mondo reale. Il team riaddestra i modelli quando implementa nuovi sistemi o quando cambiano fattori ambientali come telecamere o sfondi.
Link to this sectionPerché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#
Per RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ha offerto la combinazione ideale di semplicità, prestazioni e flessibilità per supportare un sistema di produzione in esecuzione su più implementazioni.
Rispetto al suo framework precedente, il team è stato in grado di ridurre drasticamente il tempo speso per l'addestramento, l'esportazione e la manutenzione dei modelli, risparmiando circa una settimana di tempo ingegneristico all'anno solo sul flusso di lavoro di esportazione. Con ogni nuova versione di Ultralytics, i modelli possono essere riaddestrati, esportati in TensorRT per l'implementazione su Jetson e rimessi in produzione con il minimo attrito.
Fig 2. Esempio di difetti sul filetto di salmone rilevati con Ultralytics YOLO.
Ultralytics YOLO ha anche dato a RapiD Engineering la flessibilità di utilizzare più tipi di attività, tra cui segmentazione di istanze, rilevamento di oggetti e stima della posa, tutto dallo stesso framework unificato, supportando funzionalità di prodotto attuali e future man mano che l'azienda espande il suo portafoglio di visione artificiale.
Link to this sectionDal rilevamento grezzo alle informazioni fruibili#
Oltre al rilevamento, il sistema di controllo qualità di RapiD Engineering è completamente integrato con i sistemi ERP dei suoi clienti tramite RapiD Vision Explorer, il livello di reporting e analisi basato su cloud della piattaforma. Ogni salmone analizzato viene registrato nel cloud insieme ai dati relativi a fornitore, allevamento, posizione e ordine, offrendo ai clienti una visione dettagliata delle prestazioni di qualità in base alla fonte.
Questi dati vengono utilizzati per generare report di qualità per lotto, aiutando i trasformatori a monitorare quali allevatori e fornitori forniscono costantemente il pesce di qualità più elevata e a prendere decisioni di approvvigionamento informate nel tempo. Attraverso analisi avanzate, RapiD Vision Explorer può persino prevedere le migliori fonti attuali per prodotti di alta qualità. Il sistema controlla anche i nastri trasportatori a valle, indirizzando automaticamente il salmone di qualità inferiore verso percorsi di lavorazione alternativi in modo che i clienti ricevano sempre pesce conforme alle loro specifiche di qualità.
Il software front-end consente agli operatori di regolare con precisione le soglie di rilevamento, tra cui la dimensione minima della macchia, i punteggi di confidenza e l'area totale interessata, assicurando che il sistema possa essere adattato ai criteri di qualità specifici di ogni trasformatore.
Link to this sectionScalare la visione artificiale in tutto il settore ittico#
Con una forte domanda per i suoi sistemi di controllo qualità e una crescente base di clienti in tutta Europa, RapiD Engineering è ben posizionata per continuare ad espandere il ruolo della visione artificiale nella lavorazione del pesce e non solo. L'azienda sta anche pianificando di migrare i propri flussi di lavoro di addestramento e annotazione verso Ultralytics Platform, snellendo ulteriormente la sua pipeline man mano che si espande attraverso nuove implementazioni.
Combinando decenni di esperienza ingegneristica con la computer vision all'avanguardia, RapiD Engineering sta aiutando i trasformatori di salmone a costruire una catena di approvvigionamento più trasparente, basata sui dati ed efficiente, un lotto alla volta.
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