在生鮮加工領域，高效精準的異物剔除和品質分級是保障產品質量和企業效益的關鍵。然而，傳統的色選機在實際應用中卻難以滿足這一需求，微鏈道愛DaoAI的出現為這一行業困境帶來了新的解決方案。
場景：生鮮加工行業是食品產業鏈中的重要一環，主要為商超與餐飲渠道供應淨菜與冷凍果蔬原料等產品。這些產品直接面向消費者，對質量和安全性有著極高的要求。某生鮮加工廠每日處理量超過百噸，需要在保證產品質量的同時，提高生產效率，降低損耗，以滿足市場的需求。然而，傳統的生產方式和技術在異物剔除和品質分級方面存在明顯的不足，制約了企業的發展。
痛點：為什麼難
傳統光電色選機在異物識別方面的準確率較低，存在嚴重的誤檢和漏檢問題。其依賴固定顏色閾值進行判斷，對於與原料顏色接近的異物，如深色蟲體、半透明塑膠、同色石粒等，幾乎無法準確識別。根據統計，傳統色選機對這類顏色相近異物的檢出率僅約88%，大量異物會隨著合格原料被放行，進入後續的加工環節，嚴重影響產品質量和食品安全。
為了避免漏檢，傳統色選機通常會收緊顏色閾值，但這又導致了大量合格原料被誤剔。帶有自然斑點、輕微色差的正常果蔬，往往會被當作異物剔除，使得良品損耗居高不下，誤剔率達到4-6%。在該廠每小時6.5噸的處理量下，意味著每小時會損耗數百公斤的合格原料，這無疑增加了企業的生產成本。
傳統色選機的另一個問題是異物檢出率和誤剔率之間存在此消彼長的關係。要提高檢出率，就需要收緊閾值，從而增加誤剔率；而降低誤剔率，又會導致檢出率下降。這種矛盾的關係使得傳統色選機難以在保證產品質量的同時，有效控制良品損耗，無法滿足企業高效生產的需求。
技術原理
微鏈道愛DaoAI部署的AI-AOI視覺檢測系統，採用了深度學習模型，與傳統的規則式色選方法有本質區別。傳統色選機僅依據顏色閾值進行判斷，而深度學習模型綜合考慮了紋理、形態、邊緣和上下文等多種因素。例如，對於一塊深色區域，傳統色選機可能會直接將其判定為異物，但深度學習模型能夠透過分析其紋理、形態等特徵，判斷它是黴變異物還是品種本身的深色斑。
該系統採用高速線掃成像技術，能夠快速、準確地捕捉原料的影象資訊。成像裝置與深度學習缺陷/異物模型相結合，對影象進行實時分析和處理。模型經過大量資料的訓練，能夠學習到不同型別異物和原料的特徵差異，從而實現準確的識別和判斷。同時，該系統與原有氣吹剔除機構對接，當檢測到異物時，能夠及時控制氣吹機構將異物剔除。
典型應用場景
- 蟲體檢測：蟲體通常顏色與原料相近，形態不規則，檢測難度較大。傳統色選機很難發現隱藏在原料中的蟲體。而AI-AOI系統透過深度學習模型，能夠分析蟲體獨特的紋理和形態特徵，準確地將其識別出來。例如，對於深色蟲體，模型可以根據其細長的形狀和特殊的紋理，與原料進行區分，從而實現精準檢測。
- 塑膠碎屑檢測：半透明塑膠碎屑在顏色上與原料接近，傳統色選機容易將其當作合格原料放行。AI-AOI系統利用高速線掃成像技術獲取塑膠碎屑的清晰影象，深度學習模型透過分析其邊緣和形態特徵，能夠準確判斷其是否為異物。即使塑膠碎屑的顏色與原料幾乎一致，模型也能透過其不規則的邊緣和獨特的形態將其識別出來。
- 石粒檢測：同色石粒與原料顏色相同，傳統色選機難以識別。AI-AOI系統的深度學習模型可以綜合考慮石粒的密度、硬度等因素在影象上的表現，以及其與周圍原料的上下文關係，準確地檢測出石粒。例如，石粒在影象上的紋理和形態與果蔬原料有明顯差異，模型可以透過這些特徵進行判斷。
- 果蔬損傷檢測：帶有自然斑點、輕微色差的果蔬，傳統色選機容易將其誤判為異物。AI-AOI系統的深度學習模型能夠區分這些自然差異和真正的損傷。模型透過學習不同品種果蔬的正常特徵，判斷斑點和色差是否屬於品種本身的特性，從而避免對合格原料的誤剔。
落地案例
該生鮮加工廠規模較大，每日為商超與餐飲渠道供應大量的淨菜與冷凍果蔬原料。在引入微鏈道愛DaoAI的解決方案之前，工廠使用傳統光電色選機，面臨著異物檢出率低、誤剔率高、良品損耗大等問題。上線過程中，微鏈道愛團隊對工廠的原有產線進行了評估和改造，部署了AI-AOI視覺檢測系統，並對系統進行了除錯和最佳化，確保其與原有氣吹剔除機構能夠順暢對接。
透過引入微鏈道愛DaoAI的解決方案，該生鮮加工廠實現了異物剔除與品質分級的一體化，顯著提升了產線效率和產品質量。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛DaoAI的解決方案主要由AI-AOI高速線掃成像和深度學習缺陷/異物模型組成。高速線掃成像技術能夠快速、準確地獲取原料的影象資訊，為深度學習模型提供資料支援。深度學習模型則能夠對影象進行分析和處理，實現對異物和原料的準確識別和判斷。同時，該方案還具備品質分級模型，能夠同步輸出原料的大小、色澤、損傷等級等資訊，實現異物剔除與分級一次完成。
此外，DaoAI的APDT少樣本能力是其一大特色。對於偶發的稀有異物型別，只需要幾十張樣本，系統就能快速適配新批次原料，無需重新標註海量資料，標註量下降約80%。判定結果會進行留檔，支援按批次回溯異物型別與剔除明細，方便企業對生產過程進行監控和管理。
量化成效
微鏈道愛上線後，該生鮮加工廠的異物檢出率從原色選機的約88%提升至97%以上，誤剔率由4-6%降至1%以下。這意味著每小時少損耗數百公斤合格原料，大大降低了企業的生產成本。微鏈道愛產線在6.5噸/時通量下穩定執行，品質分級與異物剔除合併為單一工位，減少了人工複檢崗位，綜合良品率顯著回升。透過這些量化指標可以看出，微鏈道愛DaoAI的解決方案為企業帶來了顯著的經濟效益和社會效益。
常見問題
傳統色選機在生鮮加工中有什麼問題？
傳統光電色選機依賴固定顏色閾值，對顏色接近的異物難識別，如深色蟲體、半透明塑膠等。為不漏檢收緊閾值，大量帶自然斑點、輕微色差的合格原料被誤剔，良品損耗高，且檢出與誤剔率此消彼長，難以兼顧。
DaoAI的解決方案有什麼優勢？
DaoAI部署AI-AOI系統，深度學習模型綜合紋理、形態等多因素區分異物與原料自然差異。其APDT少樣本能力可快速適配新原料。異物檢出率超97%，誤剔率低於1%，能顯著提升綜合良品率，降低成本。
該方案如何提升產線效率？
方案結合高速線掃成像與深度學習模型，與氣吹剔除機構對接，品質分級與異物剔除一次完成。減少人工複檢崗位，產線在6.5噸/時通量下穩定執行，提高了整體的生產效率。
本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。