未洗鸡蛋损伤视频检测模型

动态场景准确实时

改进的YOLOv5检测模型通过目标跟踪与多帧融合，实现对运动状态下未洗鸡蛋破损的稳定判别，更适合实际产线检测场景。

Huang, Yuan · Luo, Yangfan · Cai, Yangyong · Zhen-Lin, Xu · Yang, Xiaofan · 赵祚喜

Foods 2023

参数信息

视频检测准确率

96.4 %

破损蛋检测精度提升

2.2 %

召回率提升

4.4 %

mAP:0.5提升

4.1 %

技术优势

动态场景更靠谱

通过视频连续帧跟踪同一枚鸡蛋并综合多帧结果，可以消除单帧误检造成的错误判断，更符合实际产线中鸡蛋持续运动的场景。

可以替代人工

模型在视频检测中达到96.4%的准确率，具备自动化产线在线检测的能力，可减少人工目检的工作量。

应用场景

• 蛋品分级产线：可在产线上自动识别破损蛋并分拣，提升蛋品分级效率。
• 禽蛋加工自动化：视频检测能适应鸡蛋连续运动的加工场景，无需人工值守。
• 食品在线质检：提供一种在线非破坏性检测手段，实时剔除不合格蛋品。
• 非破坏性检测：通过视觉方式检测鸡蛋破损，无需接触或破坏样品。