AI 演进为 IQF 食品检测提供无限视觉可能
本文最初发表于《冷冻与冷藏食品》杂志。点击此处阅读原文。
产品召回是所有食品加工企业共同的噩梦。每一次召回都可能让公司损失数百万美元，用于定位和销毁受影响产品，并支付随之而来的罚款或应对法律诉讼。此后，企业还需开启漫长的品牌信任修复之路，这往往耗时数年，并需要投入更多资金进行公关宣传。
个体速冻（IQF）食品极易因异物混入而引发召回。IQF加工流程复杂，从收获阶段带入的田间杂质（如茎秆、根须、石块等），到后续多个加工和包装环节，都为异物进入提供了大量机会。
IQF农产品天然的差异性进一步增加了异物检测的难度。冷冻果蔬包装内形状、颜色和质地的多样性，使得即使是训练有素的质检员，也难以在流水线上瞬间分辨出合格品与异物。
近年来，越来越多的IQF食品加工企业开始部署基于人工智能（AI）模型的图像检测设备，用于异物识别。这些系统可定制且占地空间小，是强化食品安全工作的理想选择。不过，了解其工作原理及局限性至关重要。
IQF食品加工中异物的来源
IQF食品加工中异物混入的途径多种多样。田间杂质（如石块、树枝）或包装残留物（如塑料、纸张、木屑、板条箱扎带）都是常见隐患。设备磨损产生的异物，如切割机产生的金属屑或传送带系统松动的螺丝，也是常见的异物来源。
当然，人为失误也是异物来源之一。在IQF加工线上，员工培训不足、注意力不集中导致的操作失误，或无意中将杂物带入生产线，都是常见现象。
虽然通过完善员工培训、改进物料处理和优化维护规程可以解决部分问题，但IQF加工的高生产节奏和繁琐工序，使得异物检测成为企业面临的一场持久战。
人工智能在食品安全领域的新兴作用
除了人工质检外，许多IQF食品加工企业还在关键工序使用在线金属探测器和X射线系统来查找异物。X射线系统非常适合检测生产线上的高密度异物，包括嵌入产品内部、肉眼难以察觉的物体。然而，对于木材、纸张、橡胶、泡沫和塑料等密度较低的“软性”异物，X射线系统通常难以检测。
AI视觉系统的主要优势之一，在于能够检测出加工线表面的软性异物，包括那些外观与合格品相似的物体。AI通过将所见图像与AI模型进行比对来实现这一功能，这些模型即是识别并分离异物与合格品的标准。只要人工质检员能识别出某种特定异物，AI模型就能通过训练学会检测该异物。
此外，与依赖基于规则的测量（即针对特定产品特征设定通过/失败阈值）的传统视觉系统不同，AI系统利用机器学习，根据物体的形状、纹理及其他特征来识别目标。这一独特功能使AI视觉系统能够区分细微的异物，甚至能识别出天然产品间的差异。从青豆中的绿色茎秆到洋葱丁中半透明的硬皮，AI都能精准识别。
AI 驱动的异物检测系统工作原理
基于 AI 的视觉检测系统将一台或多台高分辨率摄像头与软件界面相结合，对产品进行实时成像，以供 AI 分析。每种异物 AI 模型都是通过向系统展示多张合格产品图片以及包含目标异物的图片来创建的。经过专业训练，AI 系统能够学会识别异物，并在发现异物时向操作员发出警报或触发警报声。某些应用场景还可能包括针对特定产品定制的自动剔除系统，无需停机即可移除异物。
AI 检测也能发现高密度物体，但其在应对传统检测难点时的有效性，使其区别于 X 射线和金属检测仪。不过，用于异物检测的 AI 视觉系统只能分析产品经过摄像头下方时的表面情况。对此，可以通过使用振动台或瀑布式应用（例如，在输送系统中安装摄像头跌落点以检测自由落体的产品）来解决。
基于此及其他原因，AI 视觉系统并非 X 射线和金属检测技术的直接替代品，而是对其分析能力的补充。速冻（IQF）加工商将这些技术结合使用，以实现对异物的卓越防护。
在 IQF 食品加工中，AI 产品检测的一个常见用途是在产品切丁之前。在这些阶段捕获异物，不仅能防止异物被切成小块而影响更多产品，还有助于避免加工设备受损。
IQF 工厂中另一个常见的 AI 检测点是原料投入处。同样，在后续加工阶段之前捕获并清除田间异物，对于保护加工设备并确保后续加工环节不发生二次污染至关重要。
许多加工商还在冷冻后立即使用 AI 检测技术，在包装和分销前进行最后的污染物检查。AI 之所以对 IQF 环境尤为重要，是因为它能够适应产品变化并随时间推移不断优化。操作员只需极少的重新编程即可对系统进行再训练，从而检测新的异物、季节性变化或不同类型的产品。
基于 AI 的视觉系统还可以与 IQF 工厂的 MES 系统、ERP 软件或其他云端分析平台集成，从而助力获取宝贵的运营洞察并提高生产线效率。此外，AI 检测系统有助于加强可追溯性和合规准备。通过创建数字审计追踪，质量团队可以利用这些数据调查根本原因、验证纠正措施并证明符合监管机构的要求，从而在 AI 的帮助下，让 IQF 加工商更好地掌控过程控制和食品安全。
AI 视觉检测系统的规划考量
虽然 AI 驱动的视觉检测为 IQF 加工和食品安全提供了强大的优势，但谨慎实施至关重要。首要考虑因素之一是对高质量 AI 模型训练数据的需求。这些系统依赖于大量经过准确标注的图像，以便 AI 系统学习区分合格产品与异物污染物。对于拥有多种混合产品的 IQF 加工商而言，收集所有潜在缺陷类型（尤其是罕见或低频异物）的足够样本是一个繁重的工作。寻求 AI 训练专家的协助有助于简化这一过程。
AI 检测系统必须在高速运行的 IQF 生产线中进行精确校准。可靠的检测需要对输送机或加工设备进行适当改造，以实现最佳的摄像头角度、照明条件和产品分布。
传统异物检测方法在 IQF 加工中的局限性日益凸显，尤其是在消费者和监管机构对食品安全的要求不断提高的情况下。AI 驱动的视觉检测技术是满足这些需求的有力解决方案，它能提供准确的异物检测，并满足当今 IQF 运营所需的速度和灵活性。凭借实时检测多种污染物并适应不断变化的产品类型的能力，AI 视觉系统助力 IQF 加工商从被动的质量控制转向更具预测性的数据驱动型方法。
AI 检测不再是遥不可及的概念，而是多家食品加工企业目前正在使用的实用且成熟的工具，旨在提升食品安全。它为 IQF 企业提供了一种创新且令人振奋的方式，助力其主动迈向更具创新性和更安全的运营模式。
