Vision industrielle en deep learning pour l'agro-alimentaire
Deep capture permet l’identification et la détection de plusieurs classes de défauts en temps réel à une cadence d’environ 5000 Pièces/heure. Le système de vision industrielle en deep learning est intégré sur un convoyeur en sortie d’un système de découpe et de retrousseuse aériens.
Exemple des classes de défauts détectés :
- Hématomes et hémorragies
- Présence du fouet
- Plumes
- Os cassés
- Manchons mal retroussés
La complexité du sujet réside dans la variabilité de formes et d’aspect des produits ainsi que certains défauts soient sujets à interprétation.
