人工智能为棘手的异物检测提供了可靠的“慧眼”
本文最初发表于《National Provisioner》杂志。点击此处访问该杂志网站阅读原文。
出于多种原因，肉类加工企业在留住和培训工厂在线产品检验员方面一直面临挑战，尽管他们对于公司的质量和食品安全计划至关重要。然而，一旦因未能准确检测出食品中不必要或有害的异物而导致产品召回，就足以在经济上重创一家公司，并损害其品牌在市场上的形象。
产品召回的平均成本因行业、召回规模和具体情况而异。以食品行业为例，食品营销协会和杂货制造商协会（现称为消费者品牌协会）的一项研究估计，召回的直接成本平均在 1000 万至 3000 万美元之间。该估算包括通知消费者和零售商、将产品下架、销毁受污染产品以及处理公共关系的相关费用。
因此，投资自动化技术以保护其运营和客户免受潜在不安全食品侵害的肉类加工企业，可以有效地降低这些风险。
传统异物检测方法的局限性
在检测致密固体物体（如金属标签、石头、破碎的机械零件等）时，X 射线和金属检测系统几十年来一直是肉类加工企业可靠的解决方案。然而，低密度或柔软的物体一旦进入加工流程，也会造成同样严重的破坏。X 射线和金属探测器并不适合检测橡胶、纸张、塑料和薄膜、木屑等材料。
由人工智能 (AI) 驱动的计算机/机器视觉检测技术已迅速成为肉类加工企业检测这些棘手异物的可靠选择。这些卫生检测技术集成在加工线的关键环节，能够实时分析产品，并根据预设的产品质量和外观标准对产品属性进行基准测试。人类检验员能感知到的几乎任何事物都可以编程为产品测量代码，从而为以往主观的过程创建客观、可量化的测量标准。
肉类加工商受益于 AI 视觉检测的最新进展
AI 视觉检测系统的核心是其机器学习算法。 与流水线工人一样，该算法需要通过大量图像数据集进行训练，这些图像标注了人类观察员所熟知的理想质量、已知缺陷及其他相关特征信息。
AI 视觉检测系统经过训练，能够高精度地检测出食品表面几乎任何异物。此外，与轮班工作的员工不同，AI 视觉系统一旦经过训练，无论是在持续运行中，还是针对不同的生产线或 SKU 进行训练，都能提供相同的精度和准确性。
一些 AI 视觉检测系统包含红外成像功能，用于分析水分和油含量等不可见物质。这些属性提供了对产品成分的进一步洞察，增加了更深层次的保护，能够检测出颜色与最终产品相似的异物，而这些异物通常很容易被人类检验员忽略。
劳动力辅助，而非替代
AI 视觉检测解决了大多数肉类加工组织中传统上难以管理的问题：关键质量控制岗位的员工留任。尽管人工智能是当今全球热议的话题，尤其是在其对各行业员工职责的影响方面，但就视觉检测技术而言，它能为企业带来许多积极的生产力影响。企业无需在生产线上配备全职产品检验员，也不必持续投入时间、精力和金钱来培训新员工从事这些任务，而是可以让这些员工在工厂的其他岗位上发挥更有意义的作用。
肉类和禽肉企业通过整合 AI 视觉检测技术，可以彻底改变其质量保证和食品安全工作，特别是在识别传统上难以检测的异物方面。随着越来越多的公司投资于 AI 视觉检测技术，这些强大系统的模型和功能将不断扩展、改进，并彻底改变肉类和禽肉加工商的质量控制能力。
