Ultralytics YOLO обеспечивает работу инструмента для проверки продуктов питания от Specialvideo

Производителям пиццы часто требуется выпускать визуально привлекательную и высококачественную продукцию с высокой скоростью, но ручной контроль начинок для каждой пиццы может отнимать много времени. Specialvideo использует подход, основанный на искусственном интеллекте, для обнаружения и подсчета ингредиентов в режиме реального времени, что позволяет производителям соблюдать стандарты рецептуры, сокращать отходы и поддерживать бесперебойную работу.

Тестируя различные решения в области технического зрения, специалисты Specialvideo обнаружили, что некоторые методы, такие как семантическая сегментация, не справляются с перекрывающимися или скрытыми начинками. Используя модели Ultralytics YOLO, они смогли справиться с этими проблемами и разработать надежную, высокоточную систему контроля качества на основе искусственного интеллекта, которая идентифицирует, подсчитывает и проверяет начинки на лету. Она обеспечивает стабильное качество без ущерба для скорости производства.

Совершенствование искусственного интеллекта при проверке продуктов питания с помощью компьютерного зрения

Основанная в 1993 году в Имоле, Италия, компания Specialvideo опирается на более чем 30-летний опыт разработки передовых систем компьютерного зрения для управления роботами, автоматизированного контроля и обнаружения дефектов. Их опыт также распространяется на компьютерное зрение в пищевой промышленности. 

В частности, они разработали систему проверки продуктов питания Vision AI, которая использует сегментацию экземпляров для оптимизации производства пиццы. Рассматривая каждый ингредиент как отдельный объект, система может точно обнаруживать, сегментировать и подсчитывать ингредиенты в режиме реального времени. Она решает такие проблемы, как окклюзии (когда один ингредиент частично закрыт другим) и двойные обнаружения (когда система идентифицирует два экземпляра ингредиента, хотя существует только один). Выявляя ошибки в размещении (например, несбалансированные начинки), производители могут соответствующим образом скорректировать параметры производства.

Модель разработана таким образом, что в нее легко помещаются новые ингредиенты, и ее можно переобучать без полной перестройки.

Кроме того, система может проверять форму, соответствие цвета и обнаруживать возможные загрязнения, гарантируя, что каждый продукт соответствует высоким стандартам безопасности и качества.

Проблемы контроля качества пищевых продуктов в режиме реального времени

Производители пиццы часто работают на невероятно высоких скоростях, выпуская новую пиццу каждые 600 миллисекунд. При таком темпе работы человеческим инспекторам очень сложно поспевать за ними, что затрудняет контроль начинки и точное обнаружение любых дефектов.

Кроме того, перекрывающиеся ингредиенты, такие как салями и грибы, могут заслонять друг друга, что иногда приводит к появлению пиццы с недостающими или избыточными начинками, неправильному распределению или несоответствующему количеству. Это не только нарушает однородность продукта, но и вредит репутации бренда, когда покупатели получают пиццу, не соответствующую их ожиданиям. 

В то же время эти проблемы приводят к увеличению эксплуатационных расходов за счет повышения количества брака и нерационального использования ресурсов. Кроме того, инспекторы-люди могут уставать в течение длительных смен, что приводит к ослаблению их внимания и повышает риск ошибок. 

Осознав эти подводные камни, многие производители стали использовать системы контроля качества и автоматизированного контроля пищевых продуктов с применением компьютерного зрения. Эти инновационные системы обеспечивают контроль в режиме реального времени и помогают сократить количество человеческих ошибок, поддерживая высокое качество продукции. 

Обнаружение дефектов в продуктах питания в реальном времени с помощью машинного зрения

Решение Vision AI от Specialvideo использует поддержку сегментации экземпляров моделей Ultralytics YOLO для проверки каждой пиццы в режиме реального времени, чтобы потребители получали только качественную продукцию. Оно точно подсчитывает и измеряет начинки, сравнивая каждую пиццу с ее рецептом, быстро обнаруживая недостающие или лишние ингредиенты, неравномерное распределение и несоответствующее количество.

При обнаружении бракованной пиццы - из-за неправильного расположения начинок, неверного количества ингредиентов или загрязнений, таких как синий пластик, - система автоматически направляет ее на линию отбраковки. 

Чтобы поддерживать точность после развертывания, Specialvideo постоянно расширяет набор данных, улучшает точность маркировки и регулярно переобучает YOLO. В процессе обучения используется расширение данных, чтобы предотвратить чрезмерную подгонку и помочь модели обобщить данные из ограниченного числа образцов. Кроме того, на 10 % учебных изображений изображены пиццы "Маргарита", чтобы обеспечить полезный фоновый контекст, который помогает сети справляться с вариациями даже в пределах одного типа ингредиентов, например с разными видами салями.

Кроме того, чтобы сделать процесс переобучения еще более эффективным, Specialvideo внедрила рабочий процесс для новых ингредиентов пиццы. Этот рабочий процесс использует YOLO для ускорения маркировки новых изображений, уменьшая необходимость в человеческом контроле по мере изменения разновидностей ингредиентов.

‍

Почему стоит выбрать модели YOLO от Ultralytics?

Компания Specialvideo выбрала модели Ultralytics YOLO, потому что они предлагают отличный баланс между производительностью и стоимостью модели ИИ. Благодаря графическому процессору Nvidia GTX-1660gt система достигает времени вывода всего 200-250 мс, что делает ее достаточно быстрой для работы производственной линии, выпускающей пиццу каждые 600 мс. 

Высокая скорость обработки YOLO позволяет контролировать качество в режиме реального времени. В целом, такой подход не только оптимизирует производство, но и поддерживает масштабируемость, что делает его надежным решением для крупносерийных пищевых производств. 

Решение для проверки продуктов питания с помощью YOLO обеспечивает точность 99%.

Благодаря интеграции моделей Ultralytics YOLO решение Specialvideo для проверки пищевых продуктов с помощью искусственного интеллекта изменило контроль качества при производстве пиццы. Обученная на надежном наборе данных из более чем 1 500 изображений, модель точно распознает более 10 различных ингредиентов, классифицируя их на счетные элементы, такие как оливки, ломтики салями, анчоусы и шарики моцареллы, и несчетные элементы, такие как кубики ветчины, грибы, ломтики сыра и перец. 

Система, управляемая YOLO, работает в режиме реального времени с точностью до 99 %, превосходя человеческих инспекторов и значительно сокращая время проверки по сравнению с ручными методами. 

Интересно, что решение продемонстрировало многообещающие результаты, точно распознавая ингредиенты в продуктах питания, не включенных в его первоначальное обучение, таких как салаты и макаронные изделия, что облегчает расширение ассортимента на новые линии продуктов. В конечном итоге этот инновационный подход повышает эффективность работы, минимизирует отходы и снижает затраты, устанавливая новый стандарт для автоматизированной проверки и контроля качества продуктов питания.

Продвижение интеллектуального производства в пищевой промышленности

Дальнейший путь Specialvideo выглядит захватывающе. Компания планирует расширить свое решение Vision AI и включить в него другие продукты питания, такие как салаты и макароны. Постоянно совершенствуя свои модели глубокого обучения и расширяя набор данных, Specialvideo намерена еще больше улучшить контроль качества в режиме реального времени, сократить количество отходов и повысить эффективность производства. Эти усовершенствования помогут установить новые отраслевые стандарты.

Хотите повысить эффективность своей работы с помощью искусственного интеллекта? Зайдите в наш репозиторий GitHub и посмотрите, как решения Ultralytics в области ИИ оказывают влияние на такие сферы, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в производстве. Узнайте подробности о наших моделях YOLO и вариантах лицензирования и сделайте первый шаг к более умной и эффективной автоматизации.