人工智能 “着眼” 马铃薯包装机和加工商的未来

这篇文章最初出现在一期《马铃薯公报》上。 点击此处阅读完整版。

长期以来，人类一直对人工智能（AI）着迷，它可以提高效率和简化日常生活。近年来，随着ChatGPT和Google Gemini等人工智能助手应用程序的快速发展，准备好为用户提供人工智能头像的想法已不再是一个新颖的概念，而是当今迅速成为必需品。

从马铃薯加工商的角度来看，提高产量、控制劳动力成本和满足客户对稳定马铃薯质量的需求的压力越来越大，迫使许多棚屋迅速创新。马铃薯行业渴望创新和自动化；过去的手动观察和分拣方法无法满足当今的需求。

随着日历进入2026年，许多马铃薯棚已将目光投向了未来，对人工智能在其运营中的作用的兴奋和怀疑。好消息是，许多早期采用的马铃薯加工设施已经为人工智能检查的成功铺平了路线图，供其他人效仿。

人工智能检测在马铃薯加工中的工作原理

传统的视觉分拣机依靠颜色来识别缺陷，但是土豆的土豆色调，覆盖它们的灰尘，缺陷本身看起来都与这些系统几乎相同。这就是为什么尽管有好处，但传统解决方案仍无法实现熄火设施。人工智能驱动的视觉改变了方程式，提供了超越人类能力的洞察力和准确性。

许多处理器可能认为，人工智能检测系统是无所不知的强大工具，一旦安装在生产线上，就可以自行做出关键的过程决策，无需人工干预。对于某些人工智能系统来说，这与事实相去甚远。

通常，每个 AI 检测系统都由高分辨率摄像头、传感器和过程监控软件组成，这些软件具有机器学习算法，可以实时评估产品和异物。真正的区别在于人工智能模型的创建和训练。

基于人工智能的视觉检测系统本质上有两种不同类型：无监督的人工智能和有监督的人工智能。无监督的人工智能是指由自己判断产品缺陷、异常和异物的人工智能系统。不受监督的系统可能更有能力检测出不可预见的异常，这对于变化很小的食品来说是可以接受的（例如，饼干/饼干生产线，每种产品的形状和烘烤成相同的大小、颜色、质地等）。但是，由于马铃薯表现出广泛的自然变化、缺陷和外观，因此使用无人监督的人工智能方法可能会带来更多的误报或阴性。

受监管的人工智能技术由人类 AI 专家精心培训，以指导 AI 做出正确的决策。在受监督的人工智能应用程序中，系统会显示数千张针对产品缺陷的优质产品图像，以开发人工智能模型。随着时间的推移，人工智能模型会得到专家的加强，在系统部署到生产环境后，通过人工智能专家的持续培训，学习哪些是可以接受的，哪些是不可接受的。

尽管有监督的人工智能需要大量的前期工作才能在马铃薯生产线上进行训练和部署，但马铃薯的自然变化以及可能有昂贵或有害的异物进入该过程——使人工智能内部的这种人类 “接触” 特别有价值。将人类判断嵌入到训练数据中，为用户提供了成功且引人注目的应用程序。

2026年（及以后）马铃薯加工商将如何使用人工智能检测？

入口处的马铃薯检查

马铃薯从种植者那里到达并装入收料斗的地点是马铃薯加工操作中至关重要且可能昂贵的部分。预分拣是大多数异物（例如树根、岩石、高尔夫球和其他场地碎片）可以进入处理过程的地方，需要仔细观察才能找到这些难以发现的不想要的物品。进入客户包装的每种异物都会使马铃薯棚损失数万美元。

一些马铃薯棚已经使用 “智能桌子” 人工智能系统解决了马铃薯预分级和异物检测问题。在这些应用中，将土豆放在滚轮台上，为基于人工智能的摄像系统提供每个土豆的完整视图。在眨眼之间，人工智能系统训练模型以检测缺陷和异物，比马铃薯从桌子末端掉下来的速度更快。

经过良好训练后，智能餐桌系统会计算出所有缺陷（整体形状、腐烂、绿色百分比、瘀伤、啮齿动物/昆虫损伤、零件损坏等）的百分比，并通过触发排斥手指在马铃薯掉入系统时将其移除，自动将这些有缺陷的马铃薯重新引导到其定义的处理流程中。当系统检测到异物时，另一组拒绝系统会触发并将它们移入废物箱。

智能餐桌系统设计用于处理高容量产品——每小时高达 63,500 千克（140,000 磅）的马铃薯——在后续的加工阶段之前，可以对产品进行可靠的首次检查。

在线马铃薯大小和分级

正如大多数马铃薯棚主人所同意的那样，没有坏的或不可用的马铃薯之类的东西。洗净后，大多数马铃薯通常会进入其价值流，特定客户，例如薯片制造商，在那里加工马铃薯作为原料或加工食品，#2s 或为超市和餐馆加工新鲜包装的马铃薯。

传统上，观察生产线的人类分拣员会手动将马铃薯从输送线上取出，并将它们引导到多个流程中。在当今的吞吐速度下，这种分拣方法过于主观且不切实际，分拣机无法进行有效管理。在某些地区，尤其是在美国，近年来维持这种劳动力尤其具有挑战性，导致客户提出了大量质量保证投诉。

为了解决这些质量挑战，一些马铃薯棚安装了由人工智能驱动的多车道马铃薯分拣系统。就像智能餐桌系统一样，当马铃薯通过分拣通道时，摄像系统会拍摄行走的马铃薯的照片，即时评估马铃薯的大小、形状和缺陷的存在。根据对马铃薯的读数，系统会触发拒收手指，将马铃薯丢到分拣线的专用价值流投放通道，或将已淘汰的马铃薯丢弃箱中。

最终产品分拣和包装

在新鲜包装的马铃薯棚里，即使在马铃薯经过预处理步骤并进入包装生产线之后，一些有缺陷的马铃薯仍有可能进入包装线。再一次，手动分拣机是在这些规格不合格的马铃薯运往客户手中之前发现它们的最后一道防线。

最近，将基于人工智能的检测系统与 Delta 机器人配对的应用程序已成为在包装前检查最终马铃薯质量规格的高功率、高效方式。与前面介绍的应用程序一样，与人工智能系统连接的摄像头可以在滚动台上分析马铃薯，应用人工智能模型来验证马铃薯的视觉特征。根据其发现，人工智能技术将触发机器人分拣臂将不可接受的产品提取并移除到正确的价值流中。

机器人分拣机消除了决策过程中的主观性，从而减少了错误，减少了退款，节省了大量劳动力。实际上，将两个机器人集成到分拣线上的用户已经实现了每分钟 80 到 100 个马铃薯的移除率，远远快于一组人类分拣员所能完成的任务。

更智能的加工线可提高利润

人工智能并不能取代马铃薯棚中的人员或流程；它可以增强他们的能力。归根结底，人工智能检查的价值不仅限于取代手动任务或减少错误——它可以量化地增强和扩展运营以满足不断增长的需求。通过提供一致、客观和快速的产品检测，人工智能应用程序可以在劳动力有限或人员流失率高的情况下保持输出质量。处理器可以在不牺牲生产线速度的情况下减少浪费、保护下游设备并自信地满足客户规格。

当今的人工智能检测系统已经超越了理论实验室或测试阶段——它们专为现实世界的生产而设计，可以随时用于现在和将来。