食品质量与安全领域的AI应用：哪些行之有效，哪些尚待改进
人工智能（AI）从一个引人入胜的构想迅速转变为社会热点，其速度之快令人惊叹——而这仅仅是个开始。食品行业是推动制造业和加工业AI创新的关键力量。近年来，各大食品品牌投入巨资，部署了多种AI应用，旨在提升食品安全、质量和产品产量。
随着新的AI应用不断涌现，企业面临着快速采纳的压力。在AI驱动的视觉检测技术方面，一些企业已经获得了快速的投资回报。然而，如果缺乏对AI工作原理的实际理解，以及对实现应用成功所需投入的认知，企业很容易陷入困境。
生产效率的提升推动了质量控制的必要变革
质量控制和加工检测系统是食品制造业中增长最快的AI技术类别之一。从分装肉制品到烘焙食品，当今的工厂正被推向运营极限，以在保持客户期望的质量标准的同时，实现更高的产品产量。
生产速度的加快若没有相应的质量控制流程改进，必然会导致错误。许多食品公司仍依赖人工检查员通过观察加工线来发现未烤熟的饼干或未裹上面包糠的鸡柳，但在快速的生产速度、不断扩大的设施规模以及劳动力短缺的情况下，他们几乎不可能通过传统方法做出准确且一致的质量判断。
对于当今的食品制造商而言，检测加工线中潜在有害异物的需求日益增长，这使问题变得更加复杂。由异物引起的产品召回可能导致食品品牌耗费巨资来追踪和移除受影响产品，并支付潜在的法律费用。此外，重建消费者对食品品牌信任的公关工作可能需要数年时间。
事实上，许多客户——尤其是快餐连锁品牌——现在要求其加工商证明其食品安全规程超越了传统的检测方法。这些新要求增加了食品制造商进行创新的压力。
AI检测技术是企业展示其对质量和食品安全承诺的绝佳方式。尽管如此，成功安装和实施的路径始于对AI局限性的理解。
食品生产环境中视觉检测技术的简史
虽然食品生产设施几十年来一直使用传统的在线视觉系统，但将AI和机器学习功能添加到在线视觉系统中还是相对较新的尝试。传统和AI驱动的检测系统都包含一系列2D和3D摄像头、专用照明设备以及强大的分析软件，用于获取实时产品图像并将其与预设的公差进行比较。但相似之处仅止于此。
传统的视觉检测系统包含简单的基于规则的测量，例如汉堡肉饼的形状和厚度，或面包的烘焙颜色。随着时间的推移，视觉检测系统的用户开始考虑更高级的产品测量，以进一步提高产品的一致性。这些测量可能包括牛排切块的大理石花纹或肥瘦比、玉米饼上的烘烤痕迹或纸杯蛋糕上的糖霜漩涡。
诸如此类的高度可变特征对于基于规则的系统来说极具挑战性——它们可以检测到产品特征是否存在，但无法考虑产品的自然变异，从而使判断产品是否合格变得更加模糊。
此外，增加基于规则系统的复杂性会给其计算能力带来压力。随着这些测量需求的增长以及生产速度的提高，视觉检测技术供应商开始探索利用AI来简化机器设置和产品检测。
什么是AI食品产品检测系统？
AI驱动的视觉检测技术使用了与基于规则的技术相同的概念，但提供了更深层次的分析，以检测基于规则的系统无法察觉的异常、特征和材料。每个AI模型都是大量合格与不合格产品及材料图像的积累。
随着时间的推移，AI系统会“学习”产品应该和不应该是什么样子，从而能够以比基于规则的编程更全面的方式设置公差范围。一旦部署在生产线上，生产现场的人工操作员会持续监控AI系统，以确保其不会产生不良习惯。对于更复杂的系统，AI供应商可能是该系统的主要管理者。
如果人工智能对产品特征做出了错误的判断，人工操作员可以对其进行纠正，从而避免未来出现类似的错误。这种人工智能模型构建方法被称为“监督式人工智能学习”，它确保了受过培训的人工操作员始终处于整个流程的核心地位。
关于人工智能视觉检测系统，有一点至关重要：人工智能模型的性能完全取决于输入的数据集。如果工厂的人工操作员错误地标记了生产线上的产品特征或异物，就会对人工智能的性能产生负面影响。因此，那些利用人工智能供应商的专家团队来管理其系统的公司，往往能取得最成功的应用效果。
训练有素的人工智能检测系统在检测那些形状或颜色与正常产品特征相似的异物时非常有效。例如，一块看起来像碎奶酪的硬质白色塑料掉进了生产线上的冷冻披萨中。基于规则的视觉检测系统可能无法察觉这种异常，因为它无法有效分析披萨的各个组成部分，从而检测出塑料片上不寻常的锯齿边缘、奇特形状或光泽。人工检测员或许能发现这块塑料，但由于加工线速度极快、操作员疲劳或无法看清披萨上的细节，这种瞬间的判断几乎是不可能的。
人工智能检测系统被安装在关键生产点，用于检查传送带上经过的每一件产品，它能更好地识别出塑料并采取必要的后续措施（例如，触发剔除装置将受污染的产品从生产线上移除）。这是因为人工智能系统会检查经过的产品的每一个组成部分。
人工智能驱动的系统可以像人工检测员一样学习检测生产线上的异常情况，但速度更快、效率更高，且准确性大幅提升。
当今人工智能视觉检测系统的局限性是什么？
对于食品加工商而言，人工智能检测系统并非“黑盒”解决方案——不能简单地在生产线上安装一套系统，就指望它能解决所有的质量和食品安全问题。了解人工智能系统无法测量什么，与了解它能测量什么同样重要。
人工智能视觉检测系统只能测量视觉上可区分的材料
关于异物检测，人们对人工智能检测系统的一个常见误解是认为它可以替代X射线或金属检测系统。归根结底，人工智能视觉系统是对X射线和金属检测器的补充，共同构建起一套完整、稳健的在线食品安全方案。
人工智能检测系统擅长检测橡胶、木材、织物、纸张等X射线和金属检测器无法识别的低密度异物。不过，它们无法分析嵌入产品内部或从系统各个摄像角度无法看到的材料。结合振动台或瀑布式配置来暂时分离产品，或展示产品的底面以供检查，有助于为人工智能系统提供更好的视野。
然而，与X射线和金属检测器一样，操作员可以调整人工智能检测系统以提高检测能力。如果设置的容差过高，可能会导致更多的误报。用户必须在实现最大检测能力与有效管理误报之间取得平衡。
此外，如果人工智能系统是在具有特定特征（如传送带颜色）的单条生产线上进行训练的，那么将同一个模型应用到另一条生产线上（即使在同一工厂内），也很难实现无缝过渡。由于人工智能系统会持续观察加工表面，如果不添加额外数据来更新模型训练就改变其环境，系统可能会导致不理想的结果。
材料或缺陷的频率对人工智能模型开发至关重要
土豆是一个很好的例子，它具有多种规格，并根据产品尺寸、等级和缺陷情况进行分拣并销售给特定的终端客户。大小适中且几乎没有缺陷的土豆（称为“鲜装”土豆）通常会分销到杂货店或餐厅。较小或形状异常的土豆可能会流向二级加工商（例如用于制作薯片、冷冻食品等）。带有瘀伤、发芽或腐烂等明显可见缺陷的土豆，则可能被分拣出来作为牲畜饲料。
由于土豆分拣设施经常遇到这些自然产品变异，它们拥有足够大的样本量来创建强大的人工智能模型，以检测这些关键特征。另一方面，如果某种异常情况出现频率不够高，导致人工智能无法学习其特征，那么为一次性或罕见的异常情况开发人工智能模型就极具挑战性。对于那些明显不同于产品的物体——例如进入冷冻炸薯条生产线的蓝色塑料包装——制作这些异物模型则相对容易。
例如，谷物生产商可能希望开发一种人工智能模型来检测谷物升降机中的碎玻璃片。假设该设施一年只在生产线上检测到一次玻璃，而石头或木棍每天可能会出现几十次。在这种情况下，仅凭如此小的样本量来开发一个可靠的玻璃异物人工智能模型是非常困难的。
缺陷或材料越小，系统价格就越高
食品生产中的所有异物都会带来危害，包括最小的物体。然而，对于人工智能系统来说，检测生产线上的微小颗粒或异常情况，并不像放大传送带照片那么简单。要捕捉物体的最细微细节，需要更多高分辨率的摄像头来检查特定区域，从而增加了计算能力需求。虽然这些精细的检测应用在技术上是可行的，但所需的组件和系统复杂性将使大多数公司望而却步。
人工智能检测系统和人类一样，并非完美无缺
在食品加工厂部署人工智能检测系统，就像迎接一个新生儿。起初，AI系统对周围环境一无所知，无法分辨是非。用户和技术支持团队的目标是悉心教导，将其培养成具备博士级水平的“专家”，使其随着时间推移，能在更少人工干预的情况下做出准确判断。
即使是训练有素的AI检测系统也难免存在缺陷。用户应预见到偶尔会出现误报或漏检的情况，因此在处理复杂问题和多样化产品时，人工干预对于构建高效的AI检测系统依然至关重要。成功的关键在于以务实和耐心的态度整合AI检测技术，并选择一家能与工厂深度合作、理念契合的AI解决方案提供商。
