隨著全球經(jīng)濟的發(fā)展和生活水平的提升，食品安全與品質(zhì)成為了消費者關(guān)注的焦點。作為國民經(jīng)濟的重要組成部分，食品行業(yè)的市場規(guī)模持續(xù)擴大，預(yù)計未來幾年內(nèi)仍將繼續(xù)保持增長態(tài)勢。在此背景下，食品包裝不僅扮演著保護食品品質(zhì)的角色，還直接左右著消費者的購買決策。為應(yīng)對日益嚴(yán)格的食品安全法規(guī)和不斷變化的市場需求，食品生產(chǎn)及包裝行業(yè)正朝著環(huán)保、智能化、個性化方向發(fā)展。AI視覺檢測技術(shù)作為一種先進的自動化檢測手段，在食品行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。它能夠有效提高產(chǎn)品檢測的速度和準(zhǔn)確性，解決了傳統(tǒng)檢測方法難以同時滿足高效、高精度要求的問題。通過強大的圖像識別與處理能力，AI視覺檢測可以自動識別食品包裝上的缺陷、污染、標(biāo)簽錯誤等，確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，為食品安全和品質(zhì)提供有力保障。

食品行業(yè)外觀檢測的特點

食品種類繁多：涵蓋了從生鮮農(nóng)產(chǎn)品到各類加工食品，如肉類、蔬菜、水果、谷物制品、乳制品、烘焙食品、飲料等，每種食品在形狀、顏色、紋理等外觀特征上差異巨大。例如，水果有不同的形狀、色澤和表皮紋理，這要求檢測系統(tǒng)能夠適應(yīng)多樣化的識別模式。

且食品的外觀特征不僅受品種、產(chǎn)地、加工工藝等因素影響，還可能在生產(chǎn)、運輸和儲存過程中發(fā)生變化。例如水果在不同成熟度下顏色和質(zhì)地不同，面包在烘焙過程中表面顏色和紋理變化復(fù)雜，這都增加了缺陷識別的難度。

包裝形式多樣：包裝材料包括塑料、紙張、金屬、玻璃等，包裝形式有袋裝、盒裝、瓶裝、罐裝等。不同包裝材料和形式在光學(xué)特性上有所不同，如透明度、反光度等，對視覺檢測的成像效果和準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。

也就是說，包裝材料的反光、折射以及包裝上的圖案、文字等可能干擾視覺檢測系統(tǒng)對食品本身缺陷的識別。例如，透明塑料包裝上的劃痕可能被誤判為食品缺陷，或者包裝上復(fù)雜的圖案會掩蓋食品表面的微小瑕疵。

檢測精度要求高：消費者對于食品的品質(zhì)要求嚴(yán)格，細微的缺陷、異物或標(biāo)簽錯誤都可能影響產(chǎn)品質(zhì)量和品牌形象，甚至誘發(fā)消費者的生命健康問題。

許多食品缺陷如微小的裂縫、斑點、異物夾雜等尺寸極小，需要高分辨率的成像設(shè)備和先進的圖像處理算法才能準(zhǔn)確識別，增加了檢測系統(tǒng)的技術(shù)要求和成本。例如在食品中檢測出如毛發(fā)、金屬、玻璃等異物是一個行業(yè)難點，因為這些異物可能非常細小，且與食品的顏色、紋理相似，難以區(qū)分。

檢測速度要求快：為了滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求，食品在生產(chǎn)線上的流動速度較快，視覺檢測系統(tǒng)需要在短時間內(nèi)完成對每個產(chǎn)品的檢測，以確保生產(chǎn)效率不受影響。

環(huán)境適應(yīng)性：食品生產(chǎn)環(huán)境通常較為復(fù)雜，存在溫度、濕度、光線等變化，這些因素會影響成像質(zhì)量，進而影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。例如，潮濕環(huán)境可能導(dǎo)致相機鏡頭起霧，光線變化可能使食品外觀呈現(xiàn)不同的視覺效果。食品生產(chǎn)環(huán)境可能潮濕、多塵，視覺檢測系統(tǒng)必須能夠適應(yīng)這樣的環(huán)境，保持穩(wěn)定運行。

標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一困難：由于食品種類和包裝形式多樣，難以建立統(tǒng)一的外觀檢測標(biāo)準(zhǔn)。不同企業(yè)、不同產(chǎn)品可能對缺陷的定義和容忍度存在差異，這給視覺檢測系統(tǒng)的通用性和適應(yīng)性帶來挑戰(zhàn)。

算法能力不足：盡管有一系列優(yōu)秀的算法不斷出現(xiàn)，但在實際應(yīng)用中準(zhǔn)確率仍然與滿足實際應(yīng)用的需求有一定差距。如何解決準(zhǔn)確識別與模糊特征之間、實時性與準(zhǔn)確性之間的矛盾是當(dāng)前的難點之一。

02

鵪鶉蛋外觀檢測案例

鵪鶉蛋本身大小和顏色多樣，蛋殼上有著不規(guī)則的斑點，且這些外觀特征易受多種因素影響而發(fā)生變化。所以在鵪鶉蛋的外觀視覺檢測過程中，極具獨特性與挑戰(zhàn)性。

某工廠在鵪鶉蛋外觀視覺檢測時，所遇到的主要困難如下：

多樣性識別：鵪鶉蛋的大小，以及表面的缺陷位置、形態(tài)和顏色都不固定，不同批次的鵪鶉蛋可能存在不同的顏色和紋理，且蛋殼上的斑點在泡水或高溫加熱后可清洗掉，增加了缺陷識別的難度，該工廠希望視覺檢測系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別這些特征。

高精度要求：鵪鶉蛋表面的某些缺陷非常微小，如露黃、蛋白破損等，這些缺陷可能只有幾毫米甚至更小，該工廠之前使用傳統(tǒng)的檢測方法，發(fā)現(xiàn)難以捕捉到這些細微特征。

易受環(huán)境影響：鵪鶉蛋表面光滑且具有一定的反光性，光照條件的變化可能會影響圖像質(zhì)量，進而影響檢測結(jié)果。因此，該工廠期待采購的檢測系統(tǒng)可以具備良好的成像和光源優(yōu)化能力，以減少環(huán)境因素的干擾。

為解決這些問題，阿丘科技采用工業(yè)AI視覺算法平臺軟件AIDI，對鵪鶉蛋進行360度無死角檢測，以下是該方案的主要特點：

360度全方位檢測：采用多個相機從不同角度拍攝鵪鶉蛋的圖像，確保每一個細節(jié)都得到檢查。

• 智能分割與分類：利用阿丘科技AIDI的分割模塊訓(xùn)練模型，識別鵪鶉蛋表面的各種缺陷，包括但不限于露黃、蛋白破損、蛋殼殘留等。并通過分類工具對花斑特征的缺陷進行分類，區(qū)分次品和正常品，減少過檢。

高精度檢測：通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了對微小缺陷的精準(zhǔn)識別，提高了檢測的準(zhǔn)確性。

高兼容性和可擴展性：AIDI能夠適應(yīng)不同型號和大小的鵪鶉蛋檢測需求，滿足多樣化生產(chǎn)的要求。

優(yōu)化成像和光源：方案考慮了實際生產(chǎn)環(huán)境，通過優(yōu)化成像和光源設(shè)置，減少了環(huán)境因素對檢測結(jié)果的影響。

顯著提升效率：實現(xiàn)了鵪鶉蛋的自動化分選，將檢測效率從每人每分鐘180顆提升至每小時80000顆，大大減少了對人工檢測的依賴。

鵪鶉蛋外觀檢測是食品行業(yè)視覺檢測技術(shù)應(yīng)用的一個典型案例，AIDI軟件平臺兼容性強、可擴展性高，能輕松適應(yīng)不同型號和大小的鵪鶉蛋檢測需求。且深度學(xué)習(xí)技術(shù)的運用，實現(xiàn)了對微小缺陷的精準(zhǔn)識別，提高了檢測準(zhǔn)確性。另外，系統(tǒng)方案的設(shè)計充分考慮實際生產(chǎn)環(huán)境，通過優(yōu)化成像和光源，有效減少環(huán)境因素對檢測結(jié)果的干擾。

此方案充分展示了AI視覺檢測技術(shù)在食品行業(yè)的巨大優(yōu)勢和應(yīng)用潛力，阿丘科技將持續(xù)推動食品行業(yè)向智能化、自動化的方向發(fā)展，為食品行業(yè)的質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率提升提供有力支持。