做好人工智能视觉检测准备：食品加工商应了解的事项

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。

在过去十年中，食品生产中的视觉检测技术已从一种新颖的质量控制手段，演变为确保食品质量、一致性和安全性的广泛应用需求。随着企业在视觉系统应用中取得成功，近年来对视觉检测技术的需求也显著增长。

视觉系统已帮助许多食品企业扩大运营规模，实施更严格的质量控制和食品安全措施，以应对工厂提高生产效率和产品多样化的压力。此外，食品加工厂的质量保证岗位人员流动率高，维持一支训练有素的员工队伍是一项挑战。维护良好的视觉系统从不休息，也不会出现工作状态波动，始终能对通过系统的每一件产品进行精准检测。视觉检测还能显著降低工厂的人工成本，使工厂能够将人力分配到最需要的环节。

视觉检测技术日益普及的另一个值得注意的方面是，其测量能力近年来得到了极大提升。视觉检测技术的早期采用者利用它来分析产品的一些简单指标以支持质量数据，例如汉堡胚的圆度或炸鸡块的色泽。随着时间的推移，视觉检测用户开始探索更高级的特征测量，例如分析汉堡胚上的芝麻分布，或评估炸鸡块的面包糠覆盖率。

随着视觉系统变得日益复杂，视觉检测系统制造商开始探索人工智能 (AI) 应用，以更快地分析更多产品特征，包括检测产品上那些往往被忽视的细微异常的能力。AI 视觉检测应用确实在食品行业引起了极大反响，使食品加工商能够以前所未有的深度对产品进行分析。

然而，最成功的 AI 视觉检测系统需要时间、周密的规划以及合适的人员配置，才能实现理想的投资回报。本文旨在为成功实施用于质量控制和食品安全的视觉检测系统建立指导方针。

为系统设定清晰、切合实际的期望

在考虑为食品加工厂引入基于 AI 的视觉检测系统时，有一个关键点必须牢记：它们并非开箱即用的即时解决方案。因此，工厂运营方应在流程早期明确生产线的最高优先级，并设定清晰的视觉系统成功指标。

如果目标是减少产品缺陷或获取更多质量数据，那么其集成路线图可能与用于检测异物的视觉系统截然不同。与视觉检测系统供应商的初步沟通应涵盖这些优先级和痛点，以更清晰地了解项目的范围和预算。在此基础上，视觉检测系统生产商可以开始定义系统需求，例如硬件和软件规格、系统在生产线上的位置以及其他基础设备要求。

资本支出（如摄像头、照明设备、视觉系统供应商提供的定制软硬件）只是视觉检测系统总投资的一部分。在许多情况下，除了安装视觉系统外，可能还需要第三方工程师或承包商对加工线进行改造，以满足运营需求。

安装完成后，还会产生持续的运营成本。员工培训、清洁用品、日常技术支持和服务合同都是需要考虑的费用。

虽然这些考虑因素看起来繁杂，但与经验丰富的视觉检测技术供应商合作，通过他们提出的专业问题，可以使这一过程变得不再那么令人生畏。尽早确立这些衡量标准，有助于视觉检测系统供应商制定出以结果为导向的方案。

产品和加工线如何影响视觉系统的有效性？

例如，食品与传送带之间是否有足够的色彩对比度，以便视觉系统区分关键特征？需要多少个摄像头以及多高的分辨率来测量这些特征？是否需要对产品底部进行检测？如果产品表面有釉料或配料，可能会产生反光，这时可能需要专门的照明设备。

体积大且质地柔软的产品，其视觉系统设置与易碎或易碎裂的产品会有所不同。对于具备自动剔除功能（如气流喷嘴、拨杆、伸缩带等）的视觉系统而言，这些特性尤为重要。

吞吐速度是另一个至关重要的考量因素。对于需要即时测量多种产品的应用，请确保传送带上有足够的空间，以便系统在产品快速通过前做出判断。如果需要集成剔除功能，可能需要对传送线进行改造，为剔除机构的动作留出足够的空间和时间。

此外，如果产品在生产线上可能会相互接触，则可能需要在进入视觉系统前加入分料器或其他系统将产品分开，以确保测量准确。

在规划流程的早期阶段，梳理出的细节越详尽越好。

数据基础设施支持

当今 AI 视觉系统的核心价值之一在于其提供的强大实时数据。统计数据、产品图像、合格/不合格比率、警报及其他功能，共同构成了一个强大的质量控制系统。然而，这些功能需要稳健的 IT 基础设施、可靠的互联网连接和安全的数据存储作为支撑。

一些视觉检测系统可能包含用于实时产品监控的仪表板类应用程序，有助于改善流程决策。请咨询视觉检测系统供应商，了解他们提供哪些工具来帮助管理数据流。

将卫生清洁放在首位

卫生清洁是所有食品生产设施的一项重要要求。就视觉检测系统而言，镜头脏污和照明不足是导致系统性能下降的主要原因。制定日常清洁计划并明确责任，或安装气流喷嘴或清洁刮片等辅助设备，将有助于提升系统的长期性能。

对于有特殊要求的食品加工设施，例如冲洗规格或与特定清洁化学品的兼容性，视觉系统供应商应提供满足设施需求的解决方案。

安装调试并非工作的终点

许多配备视觉系统的食品生产设施都有切身体会：在工厂内指定一名视觉系统“负责人”至关重要，他们能确保清洁流程和维护检查得到持续执行。该负责人应深入了解系统，并作为与视觉系统供应商的主要联络人，负责后续的系统调整与优化。此外，负责人还应在厂内积极推广该系统，确保其他员工遵守卫生及相关规程，从而保障系统性能。

部分基于人工智能的视觉系统在整个生命周期内可能需要持续的监督与常规训练。请充分利用视觉检测系统公司提供的全生命周期应用支持或人工智能专业技术。

慎重选择视觉检测系统解决方案供应商

基于人工智能的视觉检测系统是当今食品行业的热门话题，吸引了大量新企业涌入该技术领域。如果视觉检测系统供应商无法履行承诺，那么前期所有的规划与准备工作都将付诸东流。

在评估解决方案供应商时，请留意他们提出的问题。他们能否展示在食品行业的成功案例？他们能提供哪些类型的维护和支持方案，以确保其长期合作的可靠性？他们能否提供客户推荐，或者在推动技术进步方面做出了哪些努力？

在任何食品加工设施中集成视觉检测系统，都代表着组织内部的一次重大文化变革。周密的规划、技术上的协同、完善的卫生与维护规程，以及所有利益相关者的全力支持，是确保项目成功的关键。

‍