食品加工中人工智能与基于规则的视觉系统对比
本文最初发表于《Processing》杂志。 点击此处在杂志官网阅读原文。
尽管自动化视觉检测技术近年来在多家食品加工厂迅速普及，但该技术其实已存在数十年。20 世纪 80 年代，随着机器视觉从学术实验室走向商业应用，首批食品企业率先引入了视觉检测技术。
如今食品加工线上使用的视觉系统已远超其初创时期的水平。凭借更高的摄像头分辨率、增强的照明技术和强大的分析软件，现代视觉系统能够以惊人的速度和精度快速分析独特的产品特征并检测异物。
从大型烘焙品牌到速冻食品制造商，各行各业都在感受着外部压力，这促使工厂对更先进检测能力的需求日益迫切。面对更严格的食品安全法规、不断提高的消费者期望、瞬息万变的口味、持续的劳动力短缺以及日益激烈的竞争，采用视觉检测——尤其是当今功能强大的 AI 驱动型解决方案——已被视为保持竞争力和盈利能力的必要投资。
但这是否意味着每家食品加工商都需要在生产线上配备最强大的 AI 检测系统呢？未必。了解各种视觉系统方案并明确每种方法的适用场景，是做出正确投资决策的关键。
视觉检测技术：基于规则的指标
目前大多数食品工厂的视觉检测系统使用预设阈值来分析产品的颜色、尺寸、形状、对比度及其他简单特征，这些通常通过常规产品抽样进行测量。在产品高度统一的受控加工环境中，这种基于规则的测量方法已被证明行之有效。
然而，对于许多食品加工商而言，当今的产品远非千篇一律。即使在受控生产线上，许多产品也存在高度变异性。这些变异包括原料的自然形状和纹理，以及设备状况、设置、操作方法或环境变化等工艺差异。这些变异往往不可避免，有时甚至是刻意追求的，但它们引入的复杂性可能会对某些基于规则的系统构成挑战。这种复杂性通常意味着必须调低基于规则系统的灵敏度以避免误剔除，从而带来了无法检测出目标缺陷的相应风险。
引入 AI 驱动的视觉检测应用
有趣的是，AI 视觉技术的增长并非源于基于规则的视觉技术的失败，而是源于其成功。
基于规则的视觉系统用户在使用过程中对自动化检测愈发得心应手，从而向技术供应商提出了更高级的功能需求。他们发现，基于规则的系统在处理更大的产品变异性或识别细微缺陷及异物方面能力有限。用户期望的不断提高暴露了该技术的固有局限，也催生了对更灵活、更具适应性解决方案的需求。
AI 驱动的系统不再依赖固定的预编程测量，而是利用基于真实产品图像训练的机器学习模型来识别模式、纹理和变异，这些往往是人工难以实现高重复性识别的。这些能力增强了系统做出更细致决策的能力，特别是在产品本身不一致的食品应用场景中。
权衡基于规则与 AI 驱动的视觉检测之间的差异
集成视觉检测技术不仅是一项重大的资本投资，还可能给生产流程和组织文化带来巨大变革。在评估技术时，与其纠结于“哪种功能最强大”，不如思考“哪种更适合实际应用”。基于规则的视觉检测和人工智能驱动的视觉检测各具优势，应根据运营的独特需求进行权衡。
流程与产品的复杂性。在生产条件高度受控且测量阈值定义明确的食品应用中，基于规则的系统表现最佳。通常情况下，如果您能通过测量数据和色标清晰地记录合格/不合格的判定标准，那么基于规则的系统将有助于提高常规产品检测的速度和准确性。
人工智能驱动的系统则不同，它们能有效应用于条件不太可预测的生产环境。由于人工智能系统通过产品样本进行学习，它们比基于规则的系统更能适应自然变化和更复杂的属性。因此，对于产品间差异不明显的简单食品，工厂运营者可能无需使用人工智能系统的全部扩展功能，仅需一个测量少量组件的基于规则的系统即可满足需求。
异物检测。由于基于规则的系统依赖于固定测量值，其在异物检测方面的应用通常仅限于产品中绝不会自然出现的颜色。这种无法区分产品异常与测量范围之外事物的局限性，与人工智能驱动的系统相比相形见绌。人工智能系统能够学习并分析图像中的微小细节和上下文线索，从而区分外观相似的产品属性与真正的异物。汉堡胚生产就是一个很好的例子。
批量生产的汉堡胚通常在可重复使用的烤盘中烘烤。随着时间推移，多余的面团可能会堆积在烤盘底部或其他面包上，导致外观不佳。更复杂的是，面包上常有自然形成的气泡或面粉沉积，这些虽然可以接受，但在视觉上却可能与结块的面团缺陷非常相似。
基于规则的视觉系统可能难以区分面团沉积物与这些自然特征。然而，经过产品和工艺充分训练的人工智能视觉系统，能够以更高的准确度做出判断。
这一原则同样适用于可能嵌入产品表面的其他潜在危险材料，例如加工机器或包装产生的金属、塑料或橡胶碎片。如果异物检测是运营的首要任务，那么人工智能驱动的视觉系统能更好地满足这一需求。
工厂基础设施与复杂性。在选择基于规则还是人工智能驱动的视觉检测时，一个关键的决策标准是工厂支持这些系统成功部署和维护的能力。所有系统都受益于高速、安全的远程连接，以便访问支持服务并监控突发问题，但人工智能驱动的视觉系统对生产设施的要求可能更高。
此外，鉴于激活和调整测量规格的简便性，基于规则的系统更易于部署和维护。在获得首批图像后的数小时或数天内，这些系统完全投入运行的情况并不罕见。相比之下，与人工智能驱动解决方案相关的数据收集和模型创建过程，可能会将复杂项目的实施周期延长至数周甚至数月。
评估视觉检测时应务实
许多食品制造商在基于规则的视觉系统中持续获益，而产品差异大、工艺复杂的运营则更适合人工智能驱动的系统。关键在于，选择并非非此即彼。许多解决方案采用混合方法，将基于规则的快速部署和量化、可预测能力，与人工智能驱动的适应性和扩展检测能力相结合。通过了解各自的优势，食品加工商可以构建灵活的检测策略，以保障质量、提高效率并随业务发展而演进。
