در جدیدترین مقالهٔ علمی منتشرشده در پایگاه arXiv با عنوان

“ELMF4EggQ: Ensemble Learning with Multimodal Feature Fusion for Non-Destructive Egg Quality Assessment”

گروهی از پژوهشگران بین‌المللی موفق شدند سیستمی هوشمند طراحی کنند که می‌تواند کیفیت تخم‌مرغ را بدون نیاز به شکستن آن تعیین کند.

این دستاورد علمی می‌تواند در آینده‌ای نزدیک، نحوهٔ کنترل کیفی در مرغداری‌ها و واحدهای بسته‌بندی را دگرگون کند.

🧪 روش تحقیق

در این پژوهش، تیم محققان از ۱۸۶ عدد تخم‌مرغ قهوه‌ای استفاده کردند و برای هر تخم‌مرغ، داده‌های زیر را جمع‌آوری نمودند:

• شکل، ابعاد و رنگ پوسته
• وزن و چگالی
• تصاویر ظاهری (Vision-Based Features)

سپس با استفاده از یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning) و ترکیب داده‌های چندمنظوره (Multimodal Fusion)، مدلی ساخته شد که می‌تواند کیفیت تخم‌مرغ‌ها را بر اساس شاخص‌هایی مانند:

• واحد هاگ (Haugh Unit)
• شاخص زرده (Yolk Index)
• و سایر معیارهای استاندارد آزمایشگاهی
  به‌صورت دقیق پیش‌بینی کند — بدون آنکه تخم‌مرغ شکسته شود.

📊 نتایج کلیدی

🔹 دقت مدل در پیش‌بینی کیفیت تخم‌مرغ‌ها بیش از ۹۱٪ گزارش شد.

🔹 این سیستم توانست با ترکیب داده‌های ظاهری و فیزیکی، تخم‌مرغ‌های باکیفیت پایین را شناسایی و تفکیک کند.

🔹 مدل طراحی‌شده نسبت به روش‌های سنتی (مانند نوربینی یا شکستن نمونه‌ها) سریع‌تر، دقیق‌تر و بدون ضایعات عمل می‌کند.

🏭 کاربرد در صنعت طیور

این فناوری می‌تواند در خطوط تولید تخم‌مرغ، واحدهای بسته‌بندی و مرغداری‌های صنعتی مورد استفاده قرار گیرد.

به کمک آن می‌توان:

• از اتلاف تخم‌مرغ‌های سالم جلوگیری کرد،
• هزینه‌های کنترل کیفی را کاهش داد،
• و در نهایت به افزایش سودآوری و بهبود کیفیت محصول نهایی دست یافت.

🌱 اهمیت پژوهش

این مطالعه نمونه‌ای از تلفیق هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و صنعت طیور است — گامی به سوی مرغداری‌های هوشمند و پایدار.

پژوهشگران امیدوارند که نسخهٔ صنعتی این مدل بتواند در آینده به‌صورت آنی کیفیت هر تخم‌مرغ را در نوار تولید تشخیص دهد.

📎 منبع علمی:

arXiv.org — ELMF4EggQ: Ensemble Learning with Multimodal Feature Fusion for Non-Destructive Egg Quality Assessment (2025)

📝 این مقاله توسط تحریریهٔ EggTimesNews ترجمه و تنظیم شده است. حفظ حقوق ناشر الزامی است.