유기농 육류와 가금류는 안목 있는 고객에게 판매되는 프리미엄 제품이지만, 여전히 자동화 기계장비를 사용해 대용량으로 포장됩니다. 육류 또는 가금류 절단 부위에 부착되는 라벨은 정확해야 합니다. 정확한 분류를 통해 각 절단 부위에 대한 적절한 가격 책정이 가능해집니다. 산업 포장은 여전히 물리적인 오염이 될 수 있습니다. 유기농 육류와 가금류는 사육 및 도축되는 방식이 다양하기 때문에 공장에서 생산되는 제품보다 크기나 색상, 그 밖의 측면에서 더 큰 차이를 보입니다. 이러한 모양의 변화 때문에 기존의 머신 비전으로는 육류의 육안 분류 문제를 정확히 해결할 수 없으며, 특히 시각적으로 혼동을 주는 로고가 인쇄 되어있는 랩으로 포장된 상태라면 더욱 그렇습니다. X-선 스캔은 금속 오염물을 찾아낼 수 있지만 플라스틱이나 폴리스틱 폼형은 육안으로 확인해야 합니다. 무분별한 모양과 위치를 감안할 때 기존의 머신 비전은 그러한 오염을 놓칠 경우가 비일비재합니다.
코그넥스 딥러닝은 육류 품질 검사에 있어 효과적인 해결책을 제시합니다. 이 기술은 각 육류 절단 부위 또는 가금류 부위의 이미지 세트를 트레이닝합니다. 그런 다음 분류 툴이 일정 범위의 자연적 변화를 수용하는 한편, 각 조각을 정확히 분류해서 어떤 부위에서도 원래보다 낮게 등급이 매겨지지 않고 제품이 가장 높은 공정가로 판매될 수 있게 해줍니다. 결함 감지 툴은 손상된 포장물, 기계장비 또는 어떤 원인이든 상관없이 물리적 오염을 빠르게 포착하여 제품이 배송 단계로 넘어가기 전에 플래그를 표시합니다. 이로써 배송된 모든 절단 부위가 정확히 분류되어 가격이 책정되므로 고객 만족도와 매출 모두를 개선할 수 있습니다.
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