视觉检测助力烘焙生产线

本次采访最初发表于《Snack Food & Wholesale Bakery》，作者为 Jenni Spinner。点击此处 访问该出版物网站上的文章。

烘焙专业人士正面临越来越大的压力，要求他们利用现有设备实现更多产出，同时还要追求更快的速度、更高的效率、更低的成本以及更优的质量。KPM Analytics 首席商务官赵岳刚表示，视觉检测技术可以帮助烘焙业务朝着正确的方向发展。

Jenni Spinner：首先，我想请您谈谈零食和烘焙生产商可以将视觉和检测技术融入其加工和包装环境的一些方式。

赵岳刚：KPM 是各类食品制造商质量检测解决方案的领导者。我们公司成立于 2015 年，多年来我们收购了拥有不同技术的公司，但视觉检测技术始终是我们的核心。我们 100% 专注于食品领域，其中大部分应用集中在烘焙和零食行业。

无论是测量烘焙前生面团的高度以评估醒发过程，观察刚出炉饼干的颜色，还是检查汉堡胚上芝麻的分布数量，视觉检测技术都有着极其广泛的应用。

我们的视觉检测系统还有一个特点，就是可以集成自动剔除功能。如果系统检测到产品某方面不符合质量标准，它可以自动将该产品放入单独的料箱或传送带中，从而将其从生产线上移除。

我们可以实现对产品的 360 度全方位检测，从而全面掌握产品的体积、高度、颜色、配料完整性以及其他可定制的测量指标。我们的技术真正捕捉到了质量检测的每一个视觉维度。

JS：近年来这项技术是如何演变的？也许您可以谈谈视觉和检测技术中集成了哪些功能或得到了哪些改进。

YZ：视觉检测技术在烘焙行业已经应用了几十年，但近年来，该技术取得了几项重大进展，使得视觉检测变得更加强大且易于使用。首先是相机技术。如今的视觉系统中配备了分辨率更高的相机，能够以极高的质量捕捉高速移动的产品。其次是照明技术的进步，这有助于系统实现更多功能。

我们现在可以检测到过去很难处理的问题。例如，快餐连锁店中出现了一种趋势，即生产表面明显有光泽的汉堡胚。自然地，这种光泽表面会影响视觉系统的颜色测量。但通过合适的照明结构、软件和相机设置，我们可以帮助企业实现这些测量并满足客户需求。

人工智能是围绕视觉检测技术的另一个新兴领域。人工智能使产品特征检测对用户来说变得更加简单和容易。例如，假设我们正在测量披萨。披萨有多种元素，如配料、纹理、颜色等。过去，您必须教软件去检测单个配料，如意大利辣香肠、蘑菇、奶酪分布等。用户必须将这些测量结果逐层叠加才能完成对产品的整体测量——这需要大量的计算能力且非常复杂。现在，有了人工智能，您只需训练软件立即识别出符合标准的披萨。随着时间的推移，软件将开始真正分类什么是高质量披萨，什么是低质量披萨。这极大地简化了用户体验。

JS：与此相关，生产商在将此类设备集成到新生产线或现有生产线时会面临哪些挑战？例如，设备必须与烤箱和其他技术良好配合。他们在指定新的视觉和检测设备时应该寻找什么，或者应该提出什么问题？

YZ：我们向有兴趣在运营中实施视觉检测技术的烘焙客户提出几个基本问题。首先，他们目前使用视觉系统的总体目标是什么？有时，这个答案并不简单。生产经理可能会说“我们需要视觉系统”，但这个视觉系统是为了减少浪费、提高质量，还是为了改进工艺？我们的客户真正需要的是数据，如果目标不明确，如何衡量成功？例如，如果您在生产线上安装了带有自动剔除功能的视觉系统，但没有解决运营中其他与产品质量或一致性相关的需求，这个系统到底能产生什么？它会造成大量浪费，因为它会立即发现质量不合格的产品并将其剔除。例如，如果一家烘焙厂因为没有解决其他质量公差问题而导致 20% 的产品被剔除，客户可能会因为剔除率过高而感到恐慌。

我们最成功的客户会花时间了解如何实现理想产品，并找到阻碍他们持续实现这一理想产品的根本原因。这就是为什么我们还提供离线视觉检测技术，帮助企业建立质量基准，然后在开启剔除系统之前，通过在线视觉系统在生产线上部署这些标准。否则，在生产经理眼中，剔除系统只会成为浪费的源头。

烘焙厂的质量保证团队和生产团队需要通力合作，就使用视觉检测技术改进工艺、提升整体质量并最终为组织创造收益达成共识。

JS：您想更深入地谈谈 KPM Analytics 为零食和烘焙专业人士提供的具体解决方案吗？

YZ：我们拥有一系列完整的视觉检测产品线。首先，我们有一系列用于质量控制实验室的台式视觉检测技术。质量控制经理只需从烘焙实验室或生产线上取样，即可测量产品的颜色、尺寸、形状等。它本质上实现了卡尺和色度计等手动测量工具的自动化，显著提高了生产力，并为产品质量建立了更可靠的基准。此外，我们还有一种在线系统，可以在不中断产品流的情况下执行这些相同的功能。相机系统直接安装在传送带上方，测量下方经过的产品，实现 100% 检测。通过在线系统，用户可以获得更多数据，进行统计分析并建立质量边界。

然后我们还有在线集成系统。这些系统集成在烘焙厂的传送带系统中，包含多个摄像头。所有系统均根据烘焙厂的独特需求进行定制，包括用于二维和三维测量的顶部摄像头、用于分析产品底部的底部摄像头，以及用于自动从生产线上移除不合格产品的剔除系统。

在线系统可确保只有合格的产品才能进入包装机，这就是我们所说的在线系统。我们还可以进行更多定制，以适应不同的输送带宽度、产品流速以及产品尺寸。

某些应用可能需要更高分辨率的摄像头来精确检测细微特征。如果产品较大，对于某些仅需二维检测的产品（如玉米饼），较低的分辨率或许就足够了，因为您主要关注的是尺寸、颜色和烘烤痕迹等的一致性。但对于汉堡胚等产品，则需要包括顶部、底部和 3D 在内的更多测量数据，才能实现全面分析。我们有多种选择，并能针对不同产品采用各种类型的剔除系统。

此外，我们还有一款用于自动分道的视觉相关产品，我们称之为“分道器”。该分道器专为包装机前的贝果和面包而设计。我们可以优化进入包装机的产品流，从而防止包装机堵塞。

KPM 确实提供了全套视觉检测解决方案，能够满足烘焙和休闲食品生产商的各种需求。

JS：我们的受众有很多选择，但在您离开之前，我想请您展望一下未来。根据您的交流经验和专业知识，您认为烘焙和休闲食品生产商未来会对检测设备提出哪些新增或增强的功能需求？

YZ：我们确实看到越来越多的人希望将其他技术整合到整个视觉检测系统中。例如，在烘焙和休闲食品行业，水分含量是影响产品质量的主要因素。在线水分分析仪可以帮助操作员确保烤箱运行平衡，并确认最终检测点的水分是否达标。

我们提供在线近红外（NIR）水分传感器系列和热成像摄像机，可与我们的视觉检测系统集成，同时测量这些重要的质量指标。我们还提供可在几乎任何加工阶段检测不必要异物的应用方案。

高光谱成像也是视觉检测的另一个新兴趋势。高光谱成像不仅能分析可见光波段，还能深入到近红外波段，使用户能够观察不同材料反射的光谱，从而识别木材、纸张等难以发现的异物。将不同的技术整合到这一整体视觉检测平台中，正是我们所看到的行业应用趋势。