AI Evolution 为 IQF 食品检验提供了无限的视野

这篇文章最初发表在《冷藏和冷冻食品》杂志上。 点击这里 访问这篇文章。

产品召回是所有食品加工商共同面临的噩梦。每次召回都可能使公司花费数百万美元来找到和丢弃受影响的产品，并支付随之而来的任何罚款或法律诉讼。然后，恢复消费者对产品或品牌信任的漫长旅程开始了，这可能需要数年时间，并且需要通过公共关系工作获得更多资金。

个别速冻（IQF）食品特别容易受到异物导致的产品召回的影响。IQF 食品加工的复杂性，从收获开始，以及通常随产品（茎、根、岩石等）一起流出的田间废物，贯穿多个加工和包装阶段，为异物进入提供了充足的机会。

IQF 的自然变化会生产食品，使异物检测变得更加复杂。冷冻水果或蔬菜包装中的形状、颜色和质地各不相同，即使是训练有素的产品检验员观察生产线，也几乎不可能瞬间确定优质产品和异物。

近年来，越来越多的IQF食品加工公司部署了基于图像的检测设备，该设备由人工智能（AI）模型提供支持，用于异物检测。这些系统所需的可定制性和小占地面积使其成为扩大食品安全工作的理想选择。尽管如此，了解它们的工作原理和局限性仍然至关重要。

IQF 食品加工中的异物来源

异物渗透到速冻食品加工中的方式确实有无穷无尽。石头和树枝等野外碎片或箱子里的塑料、纸、木片和领带等包装残留物都是进货产品的常见危害。设备磨损产生的异物，包括切割机产生的金属屑或损坏的输送机系统松动的螺丝，也是常见的异物来源。

当然，人为错误是异物的另一个来源。在IQF加工生产线上，未经培训或注意力不集中的员工对产品处理不当或无意中向生产线添加材料的情况很常见。

尽管通过适当的员工培训、改进材料处理和更好的维护规程可以解决和纠正其中一些来源，但IQF食品加工的生产速度和许多步骤使异物检测成为公司永无止境的难题。

人工智能在食品安全中的新兴作用

除了人工检查员外，许多IQF食品加工公司还使用在线金属探测器和X射线系统来寻找关键过程阶段的异物。X 射线系统非常适合检测加工线上的高密度异物，包括可能嵌入优质产品中且无法立即看到的材料。但是，密度较低或 “柔软” 的异物，例如木材、纸张、橡胶、泡沫和塑料，通常不会被X射线系统发现。

人工智能驱动的视觉系统的主要优点之一是它们能够检测加工线表面的软异物，包括可能看起来与优质产品相似的物体。人工智能通过解释其对人工智能模型的看法来实现这一目标，这是它用来寻找异物并将其与生产线上的优质产品区分开来的标准。如果人工检查员能够发现生产线上的特定材料，则可以训练人工智能模型来检测该材料。

此外，与依赖基于规则的测量的传统视觉系统不同，这些测量被编程为特定产品特征的通过/不合格容差，人工智能系统利用机器学习根据物体的形状、纹理和其他特征来识别特征。这一独特功能使人工智能视觉系统能够区分细微的异物，包括天然产物变体。人工智能可以识别任何东西，从青豆中的绿茎到切碎的洋葱中的半透明硬皮。

人工智能驱动的异物检测系统的工作原理

基于人工智能的视觉检测系统将一个或多个高分辨率摄像头与软件界面相结合，以拍摄产品的实时图像以进行人工智能分析。每个异物 AI 模型都是通过向系统展示几张优质产品的图片和包含目标异物的图像来创建的。通过熟练的培训，人工智能系统学习如何识别异物，以及如何触发有关异物存在的警报或向操作员发出警报。某些应用可能包括针对特定产品量身定制的自动剔除系统，该系统可在不停止加工线的情况下去除材料。

人工智能检测也可以发现密集物体，但是它们对传统挑战性物体的有效性使它们与X射线和金属探测器区分开来。但是，用于异物检测的人工智能视觉系统只能分析通过其摄像头下方的产品表面。有一些方法可以通过使用振动台或瀑布应用程序来适应这种情况（例如，在输送机系统中安装摄像机投放点以检查自由落体产品）。

出于这个原因和其他原因，人工智能视觉系统不是X射线和金属探测器技术的直接替代品，而是对它们的分析的补充。IQF 处理器结合了这些技术，可实现卓越的异物防护。

在IQF食品加工中，人工智能产品检测的一个常见用途是在对产品进行切块之前。在这些阶段捕获异物不仅可以防止它们被切成小块并影响更多的产品，而且还有助于避免可能损坏加工设备。

在IQF工厂进行人工智能检查的另一个常见地点是原产品的进口。同样，在后期加工阶段之前捕获和消除异地碎片对于保护加工设备和确保后期加工阶段产品免受进一步污染至关重要。

许多加工商还在冻结后立即使用人工智能检测技术，在包装和分发之前对污染物进行最终检查。人工智能之所以对IQF环境特别有价值，是因为它能够适应产品变化并随着时间的推移而改进。操作员只需最少的重新编程即可重新训练系统，以检测新的异物、季节性变化或产品类型。

基于人工智能的视觉系统还集成了 IQF 设施的 MES 系统、ERP 软件或其他基于云的分析，以帮助提供宝贵的运营见解并提高生产线效率。此外，人工智能检查系统有助于加强可追溯性和合规准备程度。通过创建数字审计记录，质量团队可用来调查根本原因、验证纠正措施并证明遵守监管机构的规定，IQF 加工商可以在人工智能的帮助下更好地控制过程控制和食品安全。

AI 视觉检测系统的规划注意事项

虽然人工智能驱动的视觉检测为IQF加工和食品安全提供了强大的优势，但必须谨慎实施。当务之急是需要高质量的人工智能模型训练数据。这些系统依靠大量精确标记的图像让 AI 系统了解可接受的产品和外来污染物之间的区别。对于具有各种混合产物的 IQF 处理器来说，汇编足够多的潜在缺陷类型（尤其是稀有或低频材料）的示例是一项密集的过程。寻求人工智能培训专家的帮助可以帮助简化这项工作。

必须在快速移动的 IQF 生产线内仔细校准 AI 检查系统。可靠的检测需要对输送机或加工设备进行一些修改，以实现最佳的摄像机角度、照明条件和产品分布。

IQF 加工中传统异物检测方法的局限性越来越明显，尤其是在消费者和监管部门对食品安全的要求持续提高的情况下。人工智能驱动的视觉检测技术是满足这些需求的引人注目的解决方案，可提供精确的异物检测，满足当今 IQF 操作所需的速度和灵活性。AI 视觉系统能够实时检测各种污染物并适应不断变化的产品类型，可帮助 IQF 处理器从反应式质量控制转向更具预测性、数据驱动的方法。

人工智能检查不再是一个未来主义的概念，它是当今几家食品加工公司用来增强食品安全的实用且久经考验的工具。它为IQF公司采取积极措施实现更具创新性和更安全的运营提供了一种新颖而令人兴奋的方式。