食鳥処理外観検査

🐔 事例：食鳥処理におけるAI画像検査の導入

食鳥処理の工程において、製品（鶏肉など）の最終的な外観検査は、
現在、主に担当者の目視や触診に頼って行われています。

この方法は何十年も行われてきましたが、次のような課題がありました。

1．効率性： 処理ラインのスピードが上がると、
検査員は限られた時間で判断しなければならず、作業負担が増大します。

2．バラつき： 検査員の熟練度や、その日の体調、照明条件などによって、
検査の基準や判断にわずかなバラつき（一貫性のなさ）が
生じてしまう可能性があります。

私たちは、この検査業務を根本から変革し、
「より速く、より正確に」を実現するために、最新のAI技術を導入しました。

当社のAIシステムは、検査のプロである人間の目を遥かに超える、
「客観的」かつ「一貫した」検査基準を適用できます。

このAIは、何十万枚、何百万枚もの食鳥の画像データ
（正常な状態はもちろん、さまざまな種類の欠陥や異常を含む画像）
を使って事前に徹底的にトレーニングされています。

検査ラインを流れる製品がカメラを通過すると、AIは一瞬で画像を捉え、
肉眼では捉えきれない色、形、テクスチャ（質感）のわずかな違いを、
分析します。

この分析結果に基づき、
AIは人間が疲労や集中力の欠如で判断を誤ることがない、
常に同じ基準で製品を分析・分類し、
「合格」か「異常あり」かを即座に判断します。

食鳥処理外観検査

テスト結果

AI技術の導入は、食鳥処理における検品業務を
「人の経験と勘に頼る」ものから、「データと最新技術に基づく」ものへと
大きく変革させます。

私たちはこのAI技術を活用し、食品の安全と品質管理の新たな基準を確立し、
お客様に信頼される製品を提供し続けます。

詳細につきましては、是非、私どもキングテックジャパンまで
お問い合わせください。