Description
While producing bread it’s important to check the quality before sending anything out to customers. Preferably this insight is present during the production process, so rejected products aren’t packed when it’s not necessary. This inspection process is often done manually, but it also very suitable for automatic detection with artificial intelligence. For a customer Studio diip developed a system with a normal camera and trained AI networks to automatically detect en check bread on a transport belt. The first deep learning network checks the type of bread and segments it from the background. A second AI network then inspects the quality of the single bread. The system rejects bread by using a Programmable Logic Controller to activate specific reject belts.
Other projects
Bij de productie van brood is het van belang dat gekeken wordt of de kwaliteit goed genoeg is voordat dit naar klanten verstuurd kan worden. Het liefst is er in een bakkerij al tijdens het productieproces inzicht in de kwaliteit, zodat afgekeurde producten niet onnodig ingepakt worden. Dit proces is veelal handmatig, maar door middel van artificial intelligence kan dit ook automatisch gedaan worden. Studio dip heeft voor een klant een systeem ontwikkeld met een normale camera waarbij met verschillende AI netwerken het boord automatisch gecontroleerd en zo nodig afgewezen kan worden. Een eerste AI netwerk bekijkt welk type brood het betreft en zorgt er voor dat elk individueel broodje gedetecteerd kan worden. Vervolgens gaat een tweede AI netwerk kijken of de kwaliteit voldoet. Het systeem wijst dan actief brood af door via een Programmable Logic Controller (PLC) verschillende rejectbanden aan te sturen.
