Die Firma Prinzen ist Teil der Vencomatic Group und bietet Lösungen für die Handhabung von Eiern an. Sie entwickelte das System „Meggsius Select“ für die automatische Kontrolle und Sortierung von Eiern. Dieses System prüft jedes einzelne Ei anhand von äußeren Indikatoren wie Qualität und Abmessungen und kann unerwünschte Ablagerungen auf Eierschalen und Risse in Eierschalen erkennen. Hierzu entwickelten wir ein Bildverarbeitungssystem und die zugehörige Prüfsoftware auf der Basis von künstlicher Intelligenz. In diesem Fall nutzten wir so genanntes Deep Learning unter Einsatz neuronaler Netzwerke. Das System ermöglicht die Sortierung von erst- und zweitklassigen Eiern. Außerdem kann das System Daten über die Eierqualität und Ausschusskategorien liefern, pro Hühnerstall und/oder Tagesgesamtwerte, die für weitere Analysen verwendet werden können.

Für das Aufnehmen der einzelnen Eier entwickelten wir ein intelligentes Beleuchtungsprogramm. Während des Prozesses werden die Eier mehrfach um 90° gedreht, um Bilder aller Ansichten zu erfassen. Für die Eierprüfung extrahieren verschiedene Deep-Learning-Netze diverse Merkmale aus der Bilderserie: Eierposition, Eierkontur, Erkennung und Klassifizierung von Fehlern wie Risse oder Ablagerungen. Das System kann 40.000 Eier pro Stunde verarbeiten, was eine Menge Rechenleistung erfordert. Um den Kompromiss zwischen Prozessorleistung und Algorithmusqualität zu optimieren, trainierten und testeten wir mehrere KI-Netzwerke mithilfe eines genetischen Algorithmus, um zu einem optimalen und effizienten Netzwerk zu gelangen.