農業と畜産
AI 視覚検査は、農産物の仕分け、品質のグレーディング、家畜の健康状態の監視、欠陥検出などのタスクに農業や畜産業でますます使用されています。この技術は、効率的で非接触の正確な視覚分析を通じて自動化を改善し、人件費を削減し、製品の品質と安全性を向上させます。
Aqrose AI ソリューション概要
Aqrose Technology は、農業と畜産業向けに AI を活用したビジュアル ソリューションを提供します。そのアプリケーションには、果物などの農産物の自動欠陥検出と品質格付けのほか、鶏肉や豚肉の格付けなどの家畜生産におけるインテリジェントな処理と検査が含まれます。これらのソリューションは、農業バリューチェーン全体で効率を高め、人件費を削減し、製品の品質を向上させます。
農畜産物の全行程検査
栽培
育種
屠殺
ディーププロセッシング
導入事例
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ナツメは産地などにより品質が大きく異なるため、等級ごとに選別する必要があります。手動による仕分けは非効率的でコストがかかり、標準化が困難です。従来のアルゴリズムベースの選別機には、しわや変形などの重大な欠陥を検出する機能がありません。 -
従来のリンゴの選別は主に手動の目視検査に依存していましたが、これは非効率でエラーが発生しやすいものです。従来のアルゴリズムに基づく選別機は、照明条件やリンゴの品種が異なるとパフォーマンスが低下し、その結果、検出精度が低くなり、開発に時間がかかります。 -
トマトの選別プロセスは依然として手作業による品質評価に大きく依存しており、非効率的でコストがかかります。サイズ、色、欠陥の形態が多様であるため、従来のアルゴリズムベースの検査装置では正確な選別の要件を満たすことが困難になっています。解決策が必要だ -
生きた鶏は、飼育、輸送、屠殺中に羽の折れ、骨折、血栓、変形などの欠陥が生じることがよくあります。欠陥のある翼が自動加工ラインに入ると、切断エラー (ミスカット、オーバーカット、アンダーカット) が発生し、高価な製品の無駄が増加します。 -
豚肉の加工ラインでは、豚バラ肉などの部位の等級分け (脂肪の厚さ、全体の厚さなどに基づく) は依然として手動測定に依存しています。このアプローチは間違いが発生しやすく、非効率的であり、作業者の主観に影響されるため、不正確なグレーディングや製品の過小評価につながります。自動化されたソル -
屠殺中、鶏の枝肉には打撲傷、汚れ、部品の欠落などの欠陥が見られることがよくあります。現在の手作業による検査および格付け方法は非効率的で主観的であり、一貫性に欠けており、品質管理の低下と価値の低下につながっています。自動化テクノロジーが緊急に必要とされています。
