利用人工智能强化食品安全与质量
本文最初发表于《加工杂志》（Processing Magazine）。点击此处在出版方网站上查看原文。
从裹粉鸡块到巧克力豆曲奇，近年来食品加工设施的生产技术和吞吐速度发生了巨大变化。从原材料进入工厂到最终产品包装，这一向更高自动化、更少人工干预的转型显而易见。
尽管出现了这些新兴生产方法，许多食品加工企业仍严重依赖人工质检作为最后一道防线，以验证最终产品质量并检测可能导致昂贵召回的有害异物。常见的食品安全技术（如 X 射线和金属检测仪）虽然擅长检测金属或骨头，但在处理低密度或非金属异物（如塑料、橡胶、木材以及颜色与食品本身相近的物体）时却力不从心。
为解决这些局限性，食品加工行业正越来越多地转向人工智能（AI）驱动的视觉检测系统。这些系统提供了更强的检测能力和运营效率，能够应对现代生产环境的挑战。
食品检测的新时代
在线视觉检测技术对食品行业而言并不陌生。几十年来，一些基于规则的视觉检测系统已成功应用于生产线。这些系统结合了高分辨率 2D 和 3D 摄像机，可分析产品的所有侧面（包括底部），以识别预设的视觉特征。从牛排切块的整体尺寸、形状、颜色和纹理，到芝麻汉堡胚上的芝麻分布，基于规则的视觉系统能够有效检测出在全速生产线上几乎无法察觉的细微产品细节。
在线视觉系统还可以与剔除机制集成，自动从生产流程中移除不合格产品，或提醒操作员进行处理。
随着对这些系统需求的增加，基于规则的视觉系统正面临技术极限。生产商过去满足于检查少数几个产品指标，而现在他们关注的远不止于此。以汉堡胚为例，许多快餐连锁店（QSR）现在更倾向于表面光泽度一致的汉堡胚。然而，这种光泽会影响视觉系统对颜色的测量。通过正确的照明方案、软件和摄像机设置，企业可以捕捉到这一传统上难以测量的产品特征。
这些日益增长的需求促使技术提供商探索人工智能，以简化产品检测系统的测量模型构建。自动化的产品规格和特征机器学习极大地降低了系统复杂性并简化了产品设置，帮助企业在质量和食品安全控制方面达到更高水平。
AI 检测通过对产品表面进行更深入的分析，超越了比色计、X 射线和金属检测系统。AI 经过训练，不仅能检测到人眼可见的缺陷，还能发现人眼无法察觉的问题。
AI 实现复杂的测量能力
以冷冻披萨制造商为例，他们面临着保持产品一致性的挑战。大多数披萨工厂有多个工序，当产品通过传送带时，配料会自动添加到产品上。这种快速且有时混乱的流程，往往让操作员难以精确控制。
每张披萨都有多种配料、纹理和颜色。使用基于规则的视觉系统，操作员必须为披萨上的每种配料编程单独的测量指标，并将它们叠加到整体产品测量中。根据披萨类型的不同，这些测量可能需要巨大的计算能力和复杂的测量逻辑。
现在，借助 AI 检测，披萨生产线的操作员可以训练软件，以极高的精度立即检查整张披萨及其所有复杂细节。
同样，AI 驱动的检测系统也能识别产品是否未达到理想规格。例如，一些冷冻晚餐制造商使用 AI 系统来确保食品配料被准确放入正确的包装组件中，确定是否有产品缺失（例如瑞典肉丸冷冻餐中的肉丸），或验证产品包装是否完好。
AI 在食品安全领域的应用前景
长期以来，食品加工企业在留住和培训现场产品检验员方面一直面临挑战，尽管这些岗位对于确保质量和食品安全至关重要。然而，风险极高——一旦因未检测出有害异物而导致产品召回，可能会造成严重的经济损失，并损害品牌在市场上的声誉。
在食品行业，产品召回带来的经济影响可能是惊人的。根据食品营销协会和消费品牌协会的研究，平均召回成本在1000万美元至3000万美元之间。这些成本包括通知消费者和零售商、将产品下架、销毁受污染物品以及处理由此产生的公关危机。
食品加工企业正越来越多地转向人工智能驱动的检测系统以降低这些风险。通过投资先进的系统来检测潜在危害，企业可以保障运营安全，保护客户，并降低发生昂贵召回事件的可能性。
此外，对于有严格卫生环境要求的肉类、禽类和海鲜加工厂，人工智能检测系统能够满足冲洗要求（如IP69K、NEMA-4X等）。例如，加工牛肉碎的企业使用这些卫生检测系统，通过X射线和金属探测器识别无法检测到的异物。由于牛肉碎很少均匀一致，基于规则的视觉系统难以区分合格产品和有害物质。然而，人工智能系统可以瞬间将其分析的加工线上的所有内容进行分类，并立即识别出其认为超出验收标准的物质。
在异物进入后续加工阶段前将其检测出来，可以在系统使用寿命内为企业节省数百万美元。这不仅能带来快速的投资回报，还有助于维护消费者对品牌的信心。
人工智能为工厂通常难以应对的环节提供支持
人工智能将继续成为全球热议的话题，尤其是在其对各行业和岗位的人力替代影响方面。然而，在食品行业，留住关键质量保证岗位的人才一直是个难题。
人工智能检测技术通过在检测过程中应用100%的客观性，有效地满足了这些需求——这是人类操作员无法实现的。公司无需花费大量的时间、金钱和精力去培训员工从事这些重要但枯燥且重复的任务，而是可以将这些人安排到工厂中更有意义的岗位上。
此外，部署人工智能视觉检测系统的一个基本原则是，必须有人类参与系统的培训和维护。人工智能应用在人类专业知识的指导下（主要是通过监督学习方法）才能取得最佳效果。因此，人工智能永远不会完全取代食品生产中的人为因素；相反，它将使工厂能够有效满足日益增长的需求，而不会牺牲质量或食品安全。随着人工智能技术日新月异，它将在食品加工行业得到更广泛的应用，以更高产量和更低成本确保更安全、更优质的食品。
