Anwendung des Yolo-Algorithmus zur Erkennung der Qualität von Hühnereiern basierend auf der Schalenfarbe

In der Geflügelindustrie ist die Qualität von Hühnereiern ein entscheidender Faktor, der den Preis und die Marktattraktivität des Produkts beeinflusst. Die manuelle Bewertung der Eierqualität anhand der Schalenfarbe erfordert erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand und ist anfällig für menschliche Fehler. Daher ist die Implementierung von Automatisierungstechnologie durch künstliche Intelligenz (KI) notwendig, um die Effizienz und Genauigkeit dieses Prozesses zu verbessern. Der YOLO (You Only Look Once)-Algorithmus ist eine schnelle und genaue Methode zur Objekterkennung, die verwendet werden kann, um Hühnereier anhand der Schalenfarbe zu klassifizieren. Ziel dieser Forschung ist es, ein automatisches Erkennungssystem zu entwickeln, das YOLO verwendet, um die Qualität von Hühnereiern basierend auf der Schalenfarbe zu identifizieren und zu kategorisieren. Bilder von Hühnereiern wurden gesammelt und annotiert, um das YOLO-Modell zu trainieren. Nach dem Training wurde das Modell anhand eines neuen Datensatzes getestet, um seine Erkennungs- und Klassifizierungsleistung zu bewerten. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass der YOLO-Algorithmus Hühnereier mit hoher Genauigkeit erkennen und klassifizieren kann, was den Bedarf an manueller Arbeit reduziert und den Prozess der Qualitätsbewertung beschleunigt. Die Implementierung dieses Systems wird erwartet, die Betriebseffizienz in der Geflügelindustrie zu verbessern, eine konsistente Produktqualität zu gewährleisten und eine innovative Lösung für die Herausforderungen bei der Qualitätsbewertung von Hühnereiern zu bieten.