AI 智能检测的基石始于产线端

本文最初由 National Provisioner 发布。

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从生肉切割到成品食品，许多肉类和禽类加工商都依赖常规的产品抽样质量检查来监控和控制产品质量。随着加工商扩大运营规模以应对更高的吞吐量，以及自动化减少了生产线上的作业人员，这一关键流程变得愈发重要。

在典型的抽样质量检查中，质量检查员需要将产品从生产线上取下，用卡尺测量产品尺寸，评估颜色、质地、大理石花纹及其他视觉特征，称重并记录数据。在当今的高吞吐量生产环境下，这种耗时的过程可能导致在操作员发现问题之前，已有大量产品受到影响。这会引发昂贵的返工步骤，从而拖累生产设施并导致出货暂停。

此外，在抽样检查的间隙，当无人观察产品时会发生什么？异物污染可能在瞬间随时发生。许多污染物（如木屑、塑料和低密度物体）可能无法被现有的X射线和金属检测技术发现。

维护和提升食品质量对于维护品牌标准、保护并满足消费者需求至关重要。然而，正如许多食品加工企业所发现的那样，传统的抽样技术可能无法满足现代需求。许多加工商正转向自动化检测解决方案来解决这一问题，而这些工具通常只需几个简单的步骤即可成功实施。

第一步：利用客观技术提高人工产品检查的效率

基于人工的流程本质上是主观的，常规产品质量检查也不例外。质量抽样过程中的每一步都容易出现人为错误，从而影响记录结果。检查员决定测量哪些点、卡尺按压产品的力度，甚至他们处理和放置产品进行测量的方式，都会对结果产生显著影响。即使是记录测量结果这一常规操作，也容易出现拼写错误或其他失误，进而污染所收集的数据。

许多寻求加强人工质量检查的肉类加工企业，已经通过使用经济实惠的生产线旁台式视觉测量系统解决了这些问题。这些产品通过高分辨率的2D和3D图像提取测量数据，以评估产品的尺寸、形状、颜色、大理石花纹、质地及其他属性。用户可以针对每种独特产品自定义公差和测量需求。一些系统还包含高精度预测产品重量的应用，无需使用天平。所有测量结果均可在单次通过中瞬间捕获，消除了测量中的主观误差，并显著加快了流程。

台式视觉测量系统还使质量团队能够更快地测量产品，这意味着操作员可以收集更多数据，从而更好地代表生产过程。事实上，美国一家大型禽肉生产商将其鸡胸肉的平均检测率从每月约450块提高到了1,700块，增幅近380%。这种增加的样本量提供了有效监控生产过程变化并迅速做出反应所需的数据。

第二步：将生产线旁的洞察集成到在线流程中

一些公司在台式视觉系统上取得的成功，为全面集成的在线系统奠定了基础。这种成功源于为台式系统创建的测量规范可以转移到生产线上，在线视觉检测系统可以在生产线上对所有产品进行全速检测。这些系统通常包含分析产品底面的选项。通过在线检测，企业可以在几乎无需人工干预的情况下检查100%的产品。

如果系统检测到缺陷，可选的剔除系统（如气吹或拨杆）可以自动移除不合格产品，而无需停止生产流程。系统将所有这些质量数据汇总到趋势报告中，以支持组织在生产线、工厂和企业层面的数据驱动决策。

然而，质量检测只是在线视觉系统整体价值的一部分。许多客户——尤其是全球快餐连锁集团——已开始向其供应商施压，要求采用新一代食品安全计划，特别是与减少异物事件相关的计划。

第三步：利用人工智能检测应用加强食品安全

人工智能的最新进展增强了在线视觉检测系统的检测能力，其表现往往超过了人工检查员。配备顶底双面高分辨率摄像头、先进照明和机器学习能力的人工智能视觉检测技术，非常适合检测箔片、薄膜、纸张等物体。检测许多此类低密度污染物的能力，使这些系统成为现有X射线和金属检测控制系统的绝佳补充。

在线视觉系统新兴的高光谱成像功能，为分析产品表面的水分和油脂含量等成分属性提供了途径。这些新的视觉检测能力实现了更先进的异物和异常检测。人工智能视觉检测应用不断提高食品安全和过程控制的标准，特别是当与X射线和金属检测器结合使用时，可提供最佳保护。这些投资对于满足客户需求和避免潜在的昂贵召回具有深远意义。

稳扎稳打，规划方案

视觉检测技术初看或许令人望而生畏。但实际上，许多系统在设计时便考虑了与现有现场流程的轻松集成，能够以极低的成本和风险投入使用。这些系统带来的效益十分显著。它们不仅能简化并提升肉类加工企业质量与安全计划的有效性，还为食品加工商满足现代市场需求提供了路径。如今，成熟的视觉检测解决方案与增强功能并简化设置的新型人工智能工具相辅相成，使得应用这些技术变得前所未有的简单，并能为企业带来立竿见影的价值。

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