准备好人工智能视觉检测：食品加工商应该知道什么

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在过去的十年中，食品生产中的视觉检测技术已从一种新颖的质量控制措施发展成为一种广泛采用的确保食品质量、一致性和安全的必要技术。随着各公司在视觉系统方面取得成功，近年来对视觉检测技术的需求显著增长。

视觉系统已帮助许多食品公司扩大运营规模，以实施更强的质量控制和食品安全措施，应对提高产量和实现工厂内产品供应多样化的压力。此外，食品加工厂的质量保证职位因人员流失率高而臭名昭著，这使得维持训练有素的员工成为一项挑战。维护良好的视觉系统永远不会占用工作时间或 “休息日”，始终对通过该系统的每件产品进行精确检测。视觉检查还可以帮助工厂节省大量劳动力成本，使工厂能够将劳动力分配到工厂中最需要劳动力的区域。

视觉检测技术日益普及的另一个值得注意的方面是，近年来其测量能力得到了极大的提高。视觉检测技术的早期采用者使用视觉检测技术来分析产品，进行简单的测量，以支持其质量数据，例如汉堡包的圆度或鸡块炸薯条的颜色。随着时间的推移，视觉检查用户开始探索更高级的特征测量结果，例如分析汉堡包上的芝麻籽分布或评估该鸡块的总面包覆盖率。

随着视觉系统变得越来越复杂，视觉检测系统制造商开始探索人工智能（AI）应用程序，以更快地分析更多产品特征，包括能够检测产品上看似微不足道的异常，而这些异常往往会被忽视。人工智能视觉检测应用确实在食品行业引起了极大的兴奋，使食品加工商能够比以往任何时候都更彻底地分析其产品。

但是，最成功的人工智能视觉检测系统需要时间、精心规划和合适的人员来实现丰厚的投资回报。本文的目的是帮助制定成功实施视觉检测系统的指导方针，以实现质量控制和食品安全。

为系统建立清晰、切合实际的期望

在为食品加工厂考虑基于人工智能的视觉检测系统时，需要记住一个关键方面：它们不是即时开箱即用的解决方案。因此，工厂操作员应在流程的早期确定其生产线的最高优先级，并为视觉系统制定明确的成功指标。

如果目标是减少产品缺陷或捕获更多质量数据，则集成路线图可能与用于检测异物的视觉系统有很大不同。与视觉检测系统提供商的初步讨论应涵盖这些优先事项和痛点，以便更清楚地了解项目的范围和预算。从这里，视觉检测生产商可以开始定义系统需求，例如硬件和软件规格、生产线上的系统布局以及其他基准设施要求。

资本支出，例如来自视觉系统提供商的摄像头、照明、定制硬件和软件，只是宏伟视觉检测投资的一部分。除了安装视觉系统外，在许多情况下，可能还要求第三方工程师或承包商对加工线进行修改以适应运营需求。

安装完成后还会有持续的费用。员工培训、清洁用品、常规技术支持和服务合同都是需要考虑的成本。

尽管这些似乎是压倒性的考虑因素，但与经验丰富的视觉检测技术提供商合作，他们会提出正确的问题，将有助于减少这一过程的艰巨性。尽早制定这些措施可以帮助视觉检测系统提供商制定以结果为导向的计划。

产品和生产线如何影响视觉系统的有效性？

例如，食品和输送机之间是否有足够的色彩对比度让视觉系统区分重要的东西？测量特征需要多少摄像头和什么分辨率？是否需要对产品进行底部检查？如果产品的釉面或顶部可以产生反射光泽，则可能需要专门的照明。

与脆弱或容易崩溃的产品相比，体积大、柔软的产品需要不同的视觉系统设置。这些功能对于具有自动抑制功能（例如喷气机、桨、可伸缩皮带等）的视觉系统尤其重要。

吞吐速度是另一个关键考虑因素。对于需要即时测量多个产品的应用，请确保有足够的传送带空间让系统在产品过快地通过生产线之前进行测定。如果需要集成的剔除功能，则可能需要对输送线进行修改，以便为剔除机制提供足够的空间和时间。

此外，如果产品可能在生产线上相互接触，则可能需要在进入视觉系统之前安装分离器或其他系统来分离产品，以确保测量的准确性。

在规划过程的早期可以整理的此类细节越多越好。

数据基础设施支持

当今基于人工智能的视觉系统的主要价值之一是它们提供的强大实时数据。统计数据、产品图片、合格/不合格率、警报和其他功能都有助于建立强大的质量控制体系。但是，它们需要健全的IT基础架构、可靠的互联网连接和安全的数据存储。

一些视觉检测系统可能包括类似仪表板的应用程序，用于实时产品监控，这有助于改善过程决策。询问视觉检测系统提供商他们提供了哪些工具来帮助管理数据流。

将卫生放在首位

卫生是所有粮食生产设施的一项重要要求。关于视觉检测系统，镜头脏污和照明不足是这些系统表现不佳的主要原因。制定例行清洁计划和分配职责，或安装额外的设备，例如空气喷嘴或清洁刀片，将有助于提高系统的长期性能。

对于具有特殊要求（例如冲洗规格或与特定清洁化学品的兼容性）的食品加工设施，视觉系统提供商应提供满足设施需求的选项。

安装和调试后工作不会停止

正如许多带有视觉系统的食品生产设施所证明的那样，在工厂指定视觉系统 “所有者” 对于确保持续进行清洁过程和维护检查至关重要。系统所有者应充分了解系统，并充当视觉系统提供商的主要联系人，以便将来对系统进行任何调整和改进。所有者还应该是工厂中系统的拥护者，确保工厂中的其他人遵守卫生和其他规程，以确保系统性能。

一些基于人工智能的视觉系统可能需要在系统的整个生命周期内进行监督和常规培训。充分利用视觉检测系统公司可能提供的任何终身应用支持或 AI 专业知识。

在选择视觉检测系统解决方案提供商时要小心

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，导致视觉检测技术领域的新公司涌入。如果视觉检测系统提供商无法交付成果，那么为视觉系统做准备的所有计划和努力都无关紧要。

在评估解决方案提供商时，请注意他们提出的问题类型。他们能否证明在食品行业的成功记录？他们可以提供哪些类型的维护和支持套餐来帮助建立长期存在的信心？他们能提供哪些参考资料，或者他们正在为推动这项技术发展做出哪些努力？

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重大文化转变。适当的规划、技术调整、健全的卫生和维护协议以及所有利益相关者的全力支持对于该过程的成功至关重要。

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