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Wichtige Nachrichten
Die Forscher, die der Technische Hochschule für Agronomische Ingenieure der Polytechnische Universität Madrid und Fakultät Sciente Agrarie e Ambientali der Università degli Studie di Milano, haben sie ein System entwickelt, das Hühnereier in der Schale automatisch erkennt defekt, um sie an eine Online-Klassifizierungsmaschine.
Die Automatisierung des Einstufungsprozesses könnte dazu beitragen, die Kosten zu kontrollieren, die Arbeitsbelastung der Betreiber zu verringern und vor allem die Produktqualität zu verbessern.
Das Vorhandensein von Hühnereiern mit defekter Schale, mit Flecken von organischen Rückständen oder Rissen ist eines der größten Probleme, die die Erzeuger und Vertreiber von Konsumeiern betreffen können, da das Erzeugnis bei Oberflächendefekten an Qualität verliert.
Ein Produkt von geringer Qualität hat nicht nur negative wirtschaftliche Folgen, sondern kann auch zu einem Vertrauensverlust des Verbrauchers führen. Darüber hinaus stellen Rückstände, die auf der Außenseite der Eier gefunden werden können, ein Risiko einer mikrobiologischen Kontamination dar, die zu hygienischen und gesundheitlichen Problemen führen kann. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass in der Geflügelindustrie die Auswirkungen fehlerhafter Eier auf den Produktionsprozess und die Vermarktung so gering wie möglich gehalten werden. Die Erzeuger müssen in der Lage sein, fehlerhafte Eier schnell von der Linie zu erkennen und zu trennen.
In Europa hat der Produktionsprozess bei Geflügeleiern, die für den menschlichen Verzehr bestimmt sind, drei Stufen: Ernte, Sortierung und Verpackung. In den letzten Jahren wurden die Ernte- und Verpackungsphase weitgehend automatisiert, die Einstufungsphase, in dem die Eier eingestuft und auf etwaige Mängel hin untersucht werden; manuell gemacht.
Die Forscher, die diese Studie durchführten1, haben ein Off-line-System zur Einstufung von Hühnereiern entwickelt, um Eier in defekter Schale (Kaske mit Kotresten, Blut, Federn usw.) automatisch aufzuspüren, um das System schließlich an eine Online-Klassifizierungsmaschine anzupassen.
Das System besteht aus einem künstlichen Sichtgerät, das einen Algorithmus verwendet, der auf einer Kombination von digitalen Bildern basiert, die in geeignete Wellenlängen (rot und blau). Durch den vorgeschlagenen Algorithmus wurden die Bilder der analysierten Proben (n =384) segmentiert, wobei bei Eiern mit defekter Schale ein binäres Bild gewonnen wurde, in dem die auf der Eioberfläche vorhandenen Mängel nachgewiesen werden.
Auf der Grundlage der geometrischen Eigenschaften der festgestellten Flecken (Pixelbereich) konnte das System 98
Quelle
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