利用人工智能视觉检测，精准拦截加工误差与异物

本文最初发表于《冷藏与冷冻食品》杂志。点击此处访问该杂志网站阅读原文。

所有冷冻食品和预制菜生产商每天都面临着同样的挑战：确保生产出的每一份食品看起来都与包装上的图片完全一致。

许多冷冻食品通过自动化机械进行加工、组装和包装，通常以人工检测员作为防范质量缺陷、剔除不当原料及潜在有害异物进入成品的主要防线。这些岗位工作强度大，且长期处于寒冷或工业环境中，极易导致员工疲劳。此外，仅依赖人工检测会引入主观性，不仅不同员工之间存在差异，同一员工在长时间轮班中也会因疲劳而导致判断标准不一。

随着消费者对冷冻食品和预制菜需求的增长，更高的产品产量要求催生了以人工智能（AI）驱动的自动化视觉检测新时代。

现代生产环境中的传统检测

几十年来，大多数冷冻食品加工企业主要依靠金属检测机和X射线系统进行异物检测。虽然这些技术对检测金属或骨头等高密度物体非常有效，但无法识别大多数低密度异物，如塑料、纸张、橡胶以及与食品颜色相近的物体，而这些同样会对消费者构成风险。

食品生产企业——主要是烘焙和肉类加工企业，以及冷冻食品行业的若干用户——开始在加工生产线上集成视觉检测技术。这些系统结合了高分辨率2D和3D摄像头以及先进的照明设备，能够分析产品的各个侧面（包括顶部和底部），从而进行常规质量测量，如整体颜色、尺寸和形状，以及更详细的测量，如配料分布、配料比例、组件的有无、预测产品重量，或产品印记（如印在饼干上的标志）的准确性。

食品加工商需要了解，视觉检测技术是对X射线和金属检测机的补充，而非直接替代。由于每个系统都针对特定产品进行训练，它通过识别其他方法可能忽略的异常情况，提供了额外的检测层。如果系统识别出超出规格的情况，它可以提醒操作员采取行动或停止生产线。

一些公司集成了自动剔除方法来移除不合格产品，以确保在不造成生产线停机的情况下将缺陷产品从流程中剔除。

目前食品加工中使用的绝大多数视觉检测技术都是基于规则的视觉系统。在基于规则的视觉系统中，当产品通过视觉系统下方时，技术会拍摄产品图像并将其与用户定义的测量标准进行比较。过去，企业一次只能测量少数几个简单的产品属性，如产品尺寸、颜色或形状，这在基于规则的系统中更容易实现。

新技术使得在全线速度下同时检测更复杂的产品测量指标（包括异物）成为可能。这些日益增长的需求已将基于规则的视觉系统推向了技术极限。

基于规则的系统对于食品生产商来说始终是一个选择，但AI驱动的视觉检测系统近期取得的成功，提供了一种令人振奋且强大的解决方案，能够替代基于规则的视觉系统，并确保产品的一致性和安全性。

AI驱动的检测系统是如何工作的？

AI驱动的视觉检测技术应用人类定义的标准来区分食品特征和不需要的物体。AI模型可以被开发出来，以检测人类所能感知到的任何差异。

与基于规则的视觉检测系统一样，AI驱动的检测系统结合了高分辨率摄像头和先进的照明配置，以分析通过生产线的产品。AI系统能够有效地将单个食品及其配料从整体图像中分割出来，这使其远比基于规则的视觉系统有效。AI系统超越了颜色检测或产品形状和厚度的限制，能够像人类一样分析复杂系统中的各种属性。

例如，冷冻餐食制造商通过多台自动化机器将面条、蛋白质、酱料等多种配料自动分配到产品托盘中。尽管这些配料投放设备会定期检查，但它们仍可能发生故障，或在向包装投放产品时出现偏差。

冷冻餐食因其颜色、形状和质地各异，对基于规则的视觉检测系统构成了挑战。然而，人工智能驱动的视觉检测系统能够像人类质检员一样，立即识别出餐食中的每一个独立组件，且精度和速度更高。该系统还能即时收集数据以进行实时追踪，或将其汇总为易于查看的报告。

同样，人工智能也以人类级别的精度来检测异物，找出产品流中不应存在的杂质。例如，速冻（IQF）洋葱丁制造商经常会遇到坚硬的洋葱皮混入产品流的问题，这会因口感不佳导致客户不满。洋葱皮的颜色通常与洋葱丁相近，即使是最敏锐的质检员也很难将其区分开来。

人工智能彻底改变冷冻食品生产质量控制的潜力毋庸置疑。Grand View Research 的一项研究估计，食品和饮料行业的人工智能市场规模将从 2023 年的 84.5 亿美元增长，2024 年至 2030 年的复合年增长率为 39.1%，预计营收将达到 847.5 亿美元。这一增长机遇反映了人工智能驱动的解决方案在整个行业中日益普及，这也自然带动了新型人工智能检测系统开发商数量的增加。

人工智能视觉系统的核心价值之一在于其客观性。与人类质检员不同，训练有素的人工智能系统不会休息、不会疲劳，也不会在生产线上出现“状态不佳”的情况。它应用人类操作员定义的测量标准来分析产品，以确保符合精确的质量准则。这种人工智能训练方式被称为“监督学习”，意味着人类的影响始终是系统功能的核心。

通过监督学习，人工智能模型是基于向系统展示“合格”和“不合格”样本而构建的。随着时间的推移，人工智能系统会学习特定产品特征或异物的容差范围。当新的产品样本进入训练集时，模型可以进行调整或演进，但人类操作员或操作团队始终掌握着控制权。

“无监督”人工智能训练允许人工智能自行设定产品或材料的容差。这种方法在食品生产中存在诸多风险；由于人工智能始终在寻求数据，无监督系统可能会开始对产品质量做出错误判断，从而引发潜在的灾难性后果。因此，人工智能供应商必须能够证明或提供系统全生命周期内持续的模型训练与支持，这一点至关重要。

智能系统确保食品安全与分量精准

在竞争激烈且利润微薄的行业中，采用人工智能驱动的视觉检测技术为冷冻食品制造商提供了显著的竞争优势。这些系统不仅提高了安全性和效率，还彰显了对创新和质量的承诺，从而增强了品牌声誉和消费者忠诚度。

通过应对新兴挑战并利用人工智能技术，冷冻食品生产商可以提高产品安全性，降低运营成本，并满足消费者和监管机构不断变化的需求。随着人工智能的进步，它将在塑造冷冻食品制造业的未来中发挥更重要的作用，确保质量与效率齐头并进。

在竞争激烈且对安全要求极高的冷冻食品生产领域，拥抱先进的人工智能技术不仅是一种选择，更是必然之举。