AI助力弥合烘焙工艺中的知识鸿沟

以下访谈最初发表于《Baking+Biscuit International》杂志。 点击此处 在该刊物网站上查看访谈原文。

过去三年中，您在人工智能研发方面有哪些亮点？

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赵岳刚：对于 KPM Analytics 而言，我们对人工智能的重视主要在于帮助烘焙企业简化运营、深入洞察过程控制、确保产品质量与一致性，并加强食品安全工作。随着烘焙作业日益自动化和高速化，加之更多烘焙专家因退休或其他原因离开行业，人工智能正在帮助弥补许多烘焙企业目前面临的知识缺口。

我们研发投入的重点领域之一是开发基于人工智能的视觉检测应用，以对生产各环节的产品进行检测。当今快节奏的烘焙作业无法仅依靠人工来识别不合格产品，因为这种方法完全主观，且难以在烘焙厂的多条生产线和多个班次之间保持统一。我们的 AI 视觉技术结合了高分辨率摄像头、专用照明和强大的软件，能够观察生产线上的所有产品，监测尺寸、形状、颜色、体积等关键质量指标，并能以超越人眼的能力检测出异物异常。

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KPM 处于视觉检测系统人工智能模型开发的前沿。我们拥有一支专门的数据科学家团队，不断研究和改进模型，以实现更强的检测能力和更低的误报率。无论是清点进入包装机的玉米饼数量，还是检测容易被忽略的异物（如汉堡胚底部的面团残留），我们才刚刚开始挖掘人工智能检测技术的潜力。

您已经在哪些生产领域将人工智能功能融入了技术中？

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赵岳刚：我们的 AI 视觉系统已部署在各种烘焙生产线上，用于执行一系列不同的任务。视觉系统主要分为两大类：视觉过程控制（VPC）和最终产品检测（FPI）。
VPC 视觉系统涵盖了客户希望在包装前检测的所有产品指标。这包括分析离开成型机或醒发室的面团，以及测量烘烤前配料的覆盖情况（例如汉堡胚上的芝麻）。我们的 AI 视觉系统经过训练，能够发现即使是细微的产品不一致，这些不一致可能预示着自动化生产过程中出现了问题。VPC 技术消除了过程控制中的许多猜测和主观性，帮助操作员做出更好的过程决策，从而确保质量和安全。

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顾名思义，FPI 系统是对产品可见属性的最终检查。FPI 技术能够对生产线上的 100% 产品进行检测，无需再进行常规的抽样质检。由于系统无需休息，它能始终按照严格的标准检查产品，同时检测出不需要的异物和危害。

您收到的最频繁的需求是什么？

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赵岳刚：视觉检测技术对烘焙行业来说并不新鲜，但对更复杂、更深入测量指标的需求，正在推动基于人工智能的新应用开发。例如，汉堡胚生产商过去满足于形状和颜色等简单属性，并确保产品能顺利装入包装即可。然而，他们现在对最终产品的细节测量更感兴趣，例如汉堡胚的光泽度或气泡情况。AI 视觉系统在捕捉这些复杂细节方面表现出色，这将为未来更多复杂的测量需求打开大门。

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我们看到的另一个常见需求趋势是产品顶部和底部的检测。大多数生产线检测员只能观察传送带上产品的顶部，除非他们从线上抽取样本。但一次抽取少量样本并不能代表整体生产情况，特别是在当今烘焙企业高产量的情况下。基于人工智能的视觉系统可以配置顶部和底部摄像头，以收集这些关键的质量和食品安全数据。

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此外，客户总是对自动剔除生产线上不合格产品的剔除方法很感兴趣。我们与多家公司合作开发了独特的剔除解决方案，从升降式鼻梁架到能够迅速移除受影响产品而不干扰线上其他产品或影响生产流程的气流喷嘴，应有尽有。

机器学习如何定义以实时优化各种生产步骤？

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赵岳刚：机器学习的应用贯穿整个烘焙过程。在混合及随后的面团成型阶段，AI 视觉系统可以将每一件产品与学习到的形状、尺寸及其他属性的公差进行比对，并向可能需要重新校准的上游设备发出信号。

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在醒发过程中，AI视觉系统通过监测面团的膨胀程度和表面纹理，能够预测当前的醒发条件（温度、湿度和时间）是否达到了最佳体积。
在烘烤/出炉阶段，视觉系统可以监测表皮颜色、表面均匀度、形状变形、裂纹等特征。如果产品出现偏差，系统可向烤炉控制系统反馈信号，实时调整区域温度、传送带速度或蒸汽注入量，从而近乎实时地纠正这些缺陷。

AI决策算法面临哪些挑战？如何确保结果的一致性？

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赵月刚：归根结底，AI模型的效果完全取决于数据和训练方法。在烘焙生产中，产品外观会受到原料质量、面粉季节性差异、设备磨损、环境湿度等多种因素的影响。如果训练数据集无法涵盖这些复杂情况，模型就会误判合格产品或漏掉缺陷产品。因此，构建具有代表性的数据集、进行持续监测和定期再训练虽然耗时耗力，但考虑到生产条件随时可能变化，这些投入对于成功至关重要。

您认为在烘焙行业推广AI应用有哪些机遇？

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赵月刚：我们合作的许多烘焙企业都注意到一个令人担忧的趋势：近年来，许多拥有丰富产品和工艺经验的烘焙大师因退休或转行而离开了行业。随着他们的离开，宝贵的经验也随之流失。新一代烘焙师需要多年时间才能掌握设备操作、生产线流程和产品标准，而这正是AI可以发挥巨大作用的地方。

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对于烘焙大师而言，他们的工艺决策往往是凭直觉做出的。他们通过触摸面团的质地或观察出炉产品的醒发高度，就能判断是否需要调整。问题在于，这些知识和经验都只存在于他们的大脑中。

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利用仪器将烘焙大师的观察和感知数字化，并利用这些数据训练AI系统，从而辅助新一代烘焙师和操作员进行工艺决策，这是行业面临的巨大机遇。Mixolab通用面团分析仪等仪器正成为获取数字数据的新兴工具，它能通过加热和冷却过程客观测量面团的扭矩。目前已有相关协议，可在短短两分钟的测试时间内输出面团样本数据。

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现在，通过Mixolab对生产线上的面团进行采样，并将其分析结果与AI驱动的系统进行基准对比，许多烘焙大师的专业经验得以标准化和简化。虽然我们目前仍处于这一概念的早期阶段，但这正是我们正在与现有客户共同探索的方向。

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然而，烘焙企业必须立即行动，在更多烘焙大师离开行业之前，积极考虑这些新的质量控制方法。

你们的研发部门在推动AI进一步发展时优先考虑什么？如何兼顾质量与安全问题？

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赵月刚：目前，我们的客户正在推动我们产品的许多进步。几乎每天都有客户提出新的挑战或想法，以改进生产流程和食品安全工作。