到2018年底，美國(guó)食品和飲料行業(yè)將生產(chǎn)足夠的商品，以創(chuàng)造162億美元的收入。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這個(gè)數(shù)字僅次于于中國(guó)，按收入計(jì)算，中國(guó)是世界上最大的食品和飲料生產(chǎn)國(guó)，也是世界上人口最多的國(guó)家，擁有近14億人口。

要使美國(guó)龐大的食品和飲料行業(yè)平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)，需要復(fù)雜的加工、生產(chǎn)、包裝和分銷(xiāo)環(huán)節(jié)。事情并不總是按計(jì)劃進(jìn)行，生產(chǎn)商可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己面臨產(chǎn)品召回、食源性疾病爆發(fā)，甚至出現(xiàn)消費(fèi)者投訴等。工業(yè)4.0提供了一個(gè)智能和有效的方法，在機(jī)器視覺(jué)的幫助下，可以確保高水平的食品檢驗(yàn)和符合食品安全標(biāo)準(zhǔn)。

機(jī)器視覺(jué)定義

機(jī)器視覺(jué)直到最近才被認(rèn)為是一種廣泛應(yīng)用于食品生產(chǎn)行業(yè)的工具，實(shí)際上，機(jī)器視覺(jué)在20世紀(jì)80年代就被用于食品質(zhì)量檢測(cè)。這些早期的機(jī)器視覺(jué)的迭代僅僅由一個(gè)拍照的照相機(jī)組成，用來(lái)檢查松餅生產(chǎn)線(xiàn)，以確保超大的產(chǎn)品不會(huì)進(jìn)入機(jī)器。雖然這個(gè)過(guò)程很粗糙，但它被證明是有效的。

今天的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)要復(fù)雜得多。自動(dòng)成像協(xié)會(huì)（AIA）將機(jī)器視覺(jué)分類(lèi)為硬件和圖像分析軟件的相互組合，通過(guò)捕獲圖像來(lái)協(xié)助設(shè)備工作。當(dāng)今的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通常都有或多或少?gòu)?fù)雜的人工智能，它可以分析模式，并從其視線(xiàn)內(nèi)的物體中提取數(shù)據(jù)。然后將獲得的數(shù)據(jù)與從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取的任何現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行比較——該數(shù)據(jù)庫(kù)由人工管理，而不是自動(dòng)化。一旦審查了數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就會(huì)得出關(guān)于所捕獲項(xiàng)目的結(jié)論。

整個(gè)過(guò)程，從開(kāi)始到結(jié)束，只需要不到一秒鐘。但是，在這么短的時(shí)間內(nèi)，系統(tǒng)收集了大量關(guān)于該項(xiàng)目的有用信息。關(guān)于食物的顏色、成熟度、變質(zhì)程度和內(nèi)部溫度的數(shù)據(jù)是一眨眼的功夫就能得到的。甚至有可能獲得人類(lèi)眼睛無(wú)法探測(cè)到的信息，比如機(jī)器視覺(jué)通過(guò)使用不同的波長(zhǎng)分析食物中的內(nèi)部成分。也可以用于包裝缺陷檢測(cè)，防止材料浪費(fèi)，貼錯(cuò)標(biāo)簽和昂貴的食品召回。

食品召回

食品檢驗(yàn)，老板雜志根據(jù)美國(guó)食品藥品管理局和美國(guó)農(nóng)業(yè)部食品安全檢驗(yàn)局的數(shù)據(jù)，2017年有456起食品召回事件。其中包括同一產(chǎn)品的多次食品安全違規(guī)/召回。未申報(bào)的食物過(guò)敏原（特別是在乳制品中）是召回的必要因素。李斯特菌是召回的第二大常見(jiàn)原因，通常影響受歡迎的早餐食品。還有24次以沙門(mén)氏菌為基礎(chǔ)的召回，以及240萬(wàn)磅即食面包屑雞肉產(chǎn)品含有未申報(bào)的牛奶含量，使乳制品過(guò)敏的人處于危險(xiǎn)之中。

盡管召回總數(shù)較2015年和2016年有所下降，但召回仍是食品生產(chǎn)中的一個(gè)主要問(wèn)題。事實(shí)上，作為一個(gè)行業(yè)，盡管機(jī)器視覺(jué)使用的增加可以顯著提高健康和安全標(biāo)準(zhǔn)，但在利用自動(dòng)化方面，食品生產(chǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他生產(chǎn)線(xiàn)行業(yè)。

行業(yè)挑戰(zhàn)

食品生產(chǎn)行業(yè)走得很好。它需要保持效率，同時(shí)生產(chǎn)滿(mǎn)足消費(fèi)者需求的食品，以及聯(lián)邦健康和安全法規(guī)。此外，生產(chǎn)商需要權(quán)衡傳統(tǒng)低利潤(rùn)業(yè)務(wù)的成本與食品生產(chǎn)價(jià)值線(xiàn)中更高安全性和質(zhì)量的要求。

實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺(jué)可能需要初始投資高于許多生產(chǎn)商，但可以提高加工效率，減少代價(jià)高昂的錯(cuò)誤、疏忽和召回（其中一些可能導(dǎo)致更昂貴的訴訟），可以在較短的視覺(jué)內(nèi)彌補(bǔ)投資成本。

此外，還需要考慮消費(fèi)者成本。由于消費(fèi)者的健康和安全受到威脅，食品檢驗(yàn)過(guò)程需要對(duì)錯(cuò)誤采取零容忍政策。品牌或產(chǎn)品一旦失足，就會(huì)失去顧客的信任。標(biāo)記不當(dāng)?shù)氖称坊蛉饣蚣仪葜斜缓鲆暤母腥聚E象可能會(huì)造成生命損失。僅今年一年，F(xiàn)DA就已經(jīng)將44人的死亡與沙門(mén)氏菌爆發(fā)聯(lián)系在一起。沙門(mén)氏菌爆發(fā)與含有克拉托姆的膳食補(bǔ)充劑有關(guān)，克拉托姆是一種原產(chǎn)于東南亞的熱帶樹(shù)種。如果生產(chǎn)這些補(bǔ)充劑的工廠(chǎng)具備機(jī)器視覺(jué)或其他自動(dòng)化檢查流程，這些死亡本可以避免。

機(jī)器視覺(jué)在食品檢驗(yàn)中的應(yīng)用

談到食品安全，機(jī)器視覺(jué)提供了更好的質(zhì)量、精度和效率。從原料檢測(cè)到食品是否煮過(guò)頭或煮得不熟，自動(dòng)化的視覺(jué)食品檢測(cè)甚至可以捕捉到食品細(xì)微的細(xì)節(jié)。

然而，食品檢驗(yàn)過(guò)程并不僅僅是對(duì)食品項(xiàng)目的審查。如果包裝有任何損壞，食物很可能也會(huì)被降解。機(jī)器視覺(jué)可以發(fā)現(xiàn)包裝缺陷，識(shí)別并糾正錯(cuò)誤的標(biāo)簽，甚至可以識(shí)別出由于人為或機(jī)器錯(cuò)誤而標(biāo)注錯(cuò)誤的包裝。

如果一個(gè)食品是中間過(guò)程的一部分，或者它本身就是一個(gè)中間產(chǎn)品，機(jī)器視覺(jué)可以幫助跟蹤和追蹤從生產(chǎn)過(guò)程到成品的所有相關(guān)成分(以及它們的相關(guān)數(shù)據(jù))。對(duì)于從其他生產(chǎn)商那里獲得食品成分的食品生產(chǎn)商來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)特別關(guān)鍵的步驟，因?yàn)殡S著每一項(xiàng)額外投入的增加，供應(yīng)鏈中每一個(gè)環(huán)節(jié)的高質(zhì)量和安全水平都變得越來(lái)越復(fù)雜。

自動(dòng)化可視化食品檢測(cè)提供了強(qiáng)有力的質(zhì)量控制和高速率的生產(chǎn)流程，為食品生產(chǎn)行業(yè)的創(chuàng)新奠定了良好的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺(jué)不僅僅是食品檢測(cè)方面的新技術(shù)進(jìn)步，它也是食品生產(chǎn)行業(yè)提高健康和安全標(biāo)準(zhǔn)的一個(gè)機(jī)會(huì)——這是我們都能做到的。