Wie KI-gestützte Vision Inspektionslösungen die Fremdkörpererkennung verbessern können

Fremdkörper sind häufig eine der Hauptursachen für Lebensmittelrückrufe. Glas, Metall, Kunststoff, Holz, Papier: Diese Verunreinigungen können an jedem Punkt der Produktionslinie eindringen, und der Druck, sie zu erkennen, wächst stetig.

In diesem Artikel von Quality Assurance & Food Safetyerklärt Yuegang Zhao, Chief Commercial Officer bei KPM Analytics, wie KI die Möglichkeiten der Vision Inspektionslösungen verändert. Herkömmliche farbbasierte Systeme stoßen an ihre Grenzen, wenn sich ein Defekt tarnt – etwa ein hart gewordenes Teigstück auf einem Brötchen oder schwarzer Kunststoff, der auf einem Fleischstück durch Blut verdeckt wird. Da kein Fleischstück dem anderen gleicht, lernen KI-gestützte Systeme anhand echter Produktbilder und passen sich an natürliche Schwankungen an, wodurch sie Probleme erkennen, die älteren Methoden entgehen.

Zhaos Kernpunkt ist, dass KI und herkömmliche Systeme am besten zusammenarbeiten, anstatt sich gegenseitig zu ersetzen. KI findet zwar mehr, kann aber auch irrtümlich ein einwandfreies Produkt aussortieren; daher hilft eine bewährte zweite Methode dabei, die Entscheidung zu bestätigen.

Er äußert sich auch offen dazu, was die Einführung erfordert. Wie er es ausdrückt: „KI braucht etwas Zeit, um trainiert zu werden.“ Die Betriebe, die dies als langfristigen Prozess und nicht als sofortige Lösung betrachten, sind diejenigen, die Ergebnisse sehen.

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