전통적으로 과일 농사 종사자들은 감귤류의 등급을 매기고 분류하기 위해 육체 노동에 의존해 왔습니다. 

이 작업은 노동 집약적이고 인간에게 지루한 작업이므로 실수가 발생할 수 있는 인부당 처리량이 높지 않습니다. 

대만 가오슝에서 빠르게 성장하는 사업을 하고 있는 과수 종사자들은 지능형 검사 및 비전 시스템 통합업체인 Hitspectra와 파트너십을 맺었습니다. 

Hitspectra는 감귤 재배자가 혁신적인 컴퓨터 비전 기반 검사 시스템을 통해 검사 및 분류 효율성을 빠르게 높일 수 있도록 도왔습니다. 

Hitspectra는 자체 개발한 소프트웨어를 사용하여 The Imaging Source의 5MP USB 3 카메라를 과수원의 기존 분류 시스템에 통합하여 전체 효율성을 6배 증가시킨 강력한 검사 및 등급 분류 시스템을 만들었습니다. 

딥 러닝(Deep Learning) 방식 적용으로 검사 범위 확대

초기 자동화된 과일 분류 시스템에서는 규칙 기반 검사를 사용하여 과일 색상 및 크기 등의 등급을 판정하였습니다. 

딥 러닝 방법론은 검사 기준이 쉽게 정량화되거나 정의되지 않는 어플리케이션을 위한 검사 시스템을 지원하기 위해 개발되었으며, 

흠집, 부패, 곰팡이 및 기타 결함과 같은 광범위한 중요한 검사 및 분류 기준을 적용할 수 있습니다. 

Hitspectra는 새로운 검사 과정을 과수원 분류 시설의 기존 중량 선별 기계에 통합하였습니다. 

산업용 컬러 카메라는 컨베이어를 따라 이동하는 각 레몬의 여러 방향으로부터 이미지를 획득합니다. 

그런 다음 이미지 데이터는 모양, 크기, 색상 및 표면 결함에 대한 훈련 데이터와 비교하여 분석됩니다. 

훈련 데이터를 기반으로 시스템은 레몬을 "정상" 또는 "불량"로 분류합니다.

비전 시스템은 더 적은 노동력으로 처리량을 극대화합니다

Hitspectra의 비전 솔루션을 통합하기 전에는 직원 3명이 시간당 약 400kg의 레몬을 처리했습니다. 

자동 분류 시스템을 통해 직원 한 명이 시간당 800kg을 처리할 수 있어 처리량이 6배나 증가했습니다. 

AI 기반 시스템의 정확도는 90%까지 높아졌으며 Hitspectra는 추가적인 업데이트와 트레이닝 데이터를 통해 추가적인 개선이 이뤄질 것으로 기대하고 있습니다. 

Hitspectra의 관리자는 "[농업 분야에서] 자동화된 육안 검사를 성공적으로 도입함으로써 수작업을 줄일 수 있고 검사 심사 기준을 정량화하고 표준화할 수 있습니다."라고 말했습니다.

컴팩트 USB 3 산업용 카메라로 향상된 이미지 품질

The Imaging Source의 산업용 컬러 카메라는 HDR 이미징 기능을 제공하여 정밀한 표면 결함 확인 및 분류 분야의 등급 분류를 위한 고품질 이미지 데이터를 보장합니다. 

컴팩트한 디자인과 USB3 Vision 표준 지원으로 신규 시스템과 기존 시스템 모두에 완벽하게 통합되어 번거로움 없는 설정이 보장됩니다. 

5메가픽셀 해상도는 충분한 양의 이미지 데이터를 제공하여 시스템의 계산 리소스에 부담을 주지 않고 다양한 각도에서 제품의 상세한 이미지를 획득할 수 있습니다.