展望未来-食品行业的人工智能愿景
人工智能已成为流行语，但它对食品制造业的真正含义是什么？
在本集中，温斯顿与Kirt Lillywhite谈了人工智能驱动的视觉检测如何改变食品行业。从更智能的工厂到更快的质量控制，他们探索自动化与创新的交汇点，以及食品生产的未来会是什么样子。
🔍 主题包括：
- 为什么 “AI” 一词失去了意义，以及真正重要的是什么。
- 视觉系统如何帮助处理器确保质量和安全。
- 2035年的食品工厂会是什么样子。
- 信任、准确性和人类洞察力如何在人工智能中仍然发挥关键作用。
👤 关于我们的嘉宾
柯特共同创立了Smart Vision Works公司，该公司以应用于食品生产中产品分拣和物理污染物检测的人工智能与边缘计算技术而闻名。作为人工智能视觉检测领域的领军人物，他现任KPM公司软件工程副总裁。他拥有犹他州杨百翰大学计算机工程理学学士学位及电气工程博士学位，研究领域涵盖实时图像处理、模式识别、并行处理与机器人视觉。
柯特的研究与出版物
A Feature Construction Method for General Object Recognition:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320313002549
Self-tuned Evolution-COnstructed features for general object recognition:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003132031100238X
Implementation of an Award-Winning Invasive Fish Recognitionand Separation System:
https://www.mdpi.com/2079-9292/10/17/2182
Automatic Quality and Moisture Evaluations Using Evolution-Constructed Features:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169916307979
Object Recognition Algorithm For The AutomaticIdentification And Removal Of Invasive Fish:
Dense Disparity Real-Time Stereo Vision Algorithm forResource-Limited Systems:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5970102
Real-time human detection usinghistograms of oriented gradients on a GPU:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5403100/
Lessons learned in developing a low-cost high high-performancemedical imaging cluster:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5255369
Vision Aided Stabilization and the Development of a Quad-Rotor Micro UAV:
https://ieeexplore.ieee.org/document/4269886
* 请注意，《品质之声》节目以英语录制
