Yumurta tesisinde kamera ile sınıflandırma, sayım ve hat verimliliği: 18 hat tek sistemde, %0,69 hataYumurta üretim tesisinde mevcut kameralarla yumurtalar sayılıyor ve büyük/küçük olarak sınıflandırılıyor; 18 toplama hattı tek sistemde birleşti, ölçülen hata oranı %0,69.2025-01-02
Bir yumurta (kanatlı) üretim tesisinde yumurtalar 18 ayrı toplama hattından geliyor ve tek bir konveyörde birleşerek boylama-paketlemeye ilerliyordu. Yumurtaların sayımı ve boyuna göre ayrımı büyük ölçüde elle ve tahmine dayalıydı. Hype Vision, tesisteki mevcut kameraları yapay zekâya bağladı: yumurtaları tek tek sayan, büyük/küçük olarak sınıflandıran ve hat verimliliğini ölçen bir sistem kurdu. Sahada ölçülen hata oranı %0,69 oldu.
Tesiste yumurtalar 18 farklı toplama hattından geliyor ve tek konveyörde birleşiyordu.
18 hat tek sistemde birleşti; Yumurta sayımı + büyük/küçük sınıflandırma; Sahada ölçülen %0,69 hata oranı
Problem: 18 hat, elle sayım ve boylama
Tesiste yumurtalar 18 farklı toplama hattından geliyor ve tek konveyörde birleşiyordu. Bu yoğun akışta yumurtaların doğru sayılması ve boyuna göre ayrılması elle neredeyse imkânsızdı; sayım tahmine dayanıyor, hat verimliliği ölçülemiyordu.
Yeni, pahalı optik boylama hatları kurmak yerine mevcut kameralardan faydalanmak istendi.
18 hattan tek hatta: yumurta sayımı
18 toplama hattından gelip tek konveyörde birleşen yumurtalar, mevcut kamerayla tek tek tespit edilir ve her biri ayrı ID ile takip edilir; belirlenen sayım çizgisini geçen yumurta sayılır, aynı yumurta iki kez sayılmaz. Toplam ve zaman bazında üretim anlık panele yansır.
- Birleşen hatta yumurtaların tek tek sayımı
- Her yumurta ayrı ID — mükerrer sayım yok
- Sayım çizgisi ile doğru geçiş sayımı
- Anlık ve zaman damgalı üretim adedi
Yumurta sınıflandırma: büyük / küçük
Yumurtalar sayım sırasında boyuna göre sınıflandırılır: büyük ve küçük yumurtalar ayrı işaretlenir (ör. büyük yeşil, küçük turuncu). Böylece yalnızca toplam adet değil, boy dağılımı da anlık olarak görünür; üretim ve paketleme planı veriyle yapılır.
- Boya göre sınıflandırma (büyük / küçük)
- Boy dağılımının anlık görünürlüğü
- Sayımla birlikte boylama verisi
- Mevcut kamera ile — ek optik hat gerekmez
Hat verimliliği ve doğruluk
Aynı sistem hat verimliliğini de ölçer: üretim hızı, aktif/boşta süreler ve 18 hattın birleşik çıktısı izlenir. Sahada ölçülen hata oranı %0,69 oldu; yani sayım ve sınıflandırma, elle kontrole göre yüksek doğrulukla ve sürekli yapıldı.
Kurulumda yeni bir boylama makinesi değil, tesisin mevcut kameraları kullanıldı.
- Üretim hızı ve aktif/boşta süre
- 18 hattın birleşik çıktısının takibi
- Sahada ölçülen %0,69 hata oranı
- Mevcut kamerayla, ek donanım yatırımı olmadan
Tesis ve kurulum
Yumurtalar kümesten toplama hatlarıyla paketleme alanına taşınır; kamera, hatların birleştiği konveyörü görecek şekilde konumlandırılır. Analiz tesis içinde (on-premise) çalışır, görüntü dışarı çıkmaz; sonuçlar panelde toplanır ve istenirse ERP/paketleme sistemine aktarılır.
Sonuç
Yumurta sayımı ve boylama elle ve tahmine dayalı olmaktan çıkıp sürekli, otomatik ve yüksek doğruluklu hale geldi. 18 hattın birleşik üretimi tek sistemde, büyük/küçük ayrımıyla ve %0,69 hata oranıyla izleniyor — hepsi mevcut kameralarla.
- 18 hat tek sistemde birleşti
- Yumurta sayımı + büyük/küçük sınıflandırma
- Sahada ölçülen %0,69 hata oranı
- Mevcut kamera, ek optik hat yok
Sık sorulan sorular
Yeni boylama/optik makine gerekiyor mu?
Hayır. Bu kurulumda tesisin mevcut kameraları kullanıldı; yumurtalar kameradan sayılıp büyük/küçük olarak sınıflandırıldı. Pahalı optik boylama hattı kurmaya gerek kalmadı.
Hata oranı ne kadar?
Bu sahada ölçülen hata oranı %0,69 oldu. Doğruluk; kamera açısı, aydınlatma, konveyör hızı ve yumurta akış yoğunluğuna bağlı olarak değişir ve pilotta sahaya göre doğrulanır.
18 hattı nasıl tek sistemde topluyorsunuz?
18 toplama hattı tek konveyörde birleştiği için, birleşme noktasındaki kamera tüm akışı görür; yumurtalar bu noktada tek tek sayılıp sınıflandırılır. Gerekirse hat bazında da ayrı sayım yapılandırılabilir.
Görüntü tesis dışına çıkıyor mu?
Hayır. Kurulum on-premise'dir; analiz tesis içindeki sunucuda yapılır, panele yalnızca sayım, sınıf ve metrik verisi aktarılır.
Fabrikanızda yapay zekâ ile neleri tespit edebiliriz?
Mevcut güvenlik kameralarınız üzerinden yapılabilecek İSG, kalite kontrol ve üretim analizlerini birlikte değerlendirelim.
- 15 dakikalık ücretsiz teknik görüşme
- Kamera altyapısı ön değerlendirmesi
- Uygulanabilir yapay zekâ senaryoları