关键要点
机器视觉技术在确保多个行业中食品的质量和一致性方面发挥着重要作用，而且是以一些独特的方式发挥作用。这种技术可用于检测肉类包装、对棒棒糖进行分类，以及检测咖啡球缺陷等任务。
工厂里的食品
视觉技术正以不可思议的方式改变食品生产
在食品和饮料行业，消费者和监管机构对于企业始终如一地提供高质量产品的要求越来越高。
特别是，肉类和禽肉加工商努力维护其品牌形象并遵守法规，因此投入大量资金来执行全面的端到端检测。这包括检查来自农场的肉类和禽肉的质量，确保成品的包装正确封口和标记，以及介于这两个环节之间的各种步骤。
让我们来了解一下机器视觉系统影响肉类加工行业以及食品和饮料行业的一些独特方式。
从鸡腿到数据标签，密切关注各类应用
鸡或火鸡检测/分级：这些系统可以检测禽肉是否缺失腿或翅膀，以及是否有任何撕裂或瘀伤，确保符合适当的新鲜度标准。这些系统中的相机还可以识别不同颜色的禽肉，以确保产品的视觉吸引力，甚至可以找出变色或看似不正常的肉类。
在包装前确保肉类大小一致以便于烹制：这些解决方案可在包装前确保每件产品都完全符合大小要求，以确保一致性；并且经过特定步骤，以确保每一块肉都得到均匀烹制。
密封和标签检测：为了帮助保持肉类新鲜度，系统可以检测吸水垫并验证标签，确保每个包装都贴有正确的标签。这些系统有助于确保所有产品都得到妥善的保护和密封，贴有正确的标签，并符合安全标准。
对肉类进行分类以便分拣：可以准确识别和分类禽肉块或牛肉块，确保按照预期速度快速分拣每一块肉。该系统的传感器可对每一块肉进行分类，节省时间和资源。
除了肉类和禽肉检测外，康耐视系统还被用于其他食品和饮料应用：
使用 In-Sight 2800 识别披萨盒
在快节奏的食品和饮料行业，库存管理非常重要。在某个用例中，In-Sight 2800 可以通过识别和跟踪披萨盒来处理这一过程，确保披萨店库存充足，并准备好包装美味的披萨。
使用 In-Sight 2800 检查甜甜圈
对于任何零售食品，务必确保它们以正确的方式展示且包装良好。一家使用 In-Sight 2800 进行“甜甜圈检查”的客户向我们反馈说，此系统可以验证包装盒中甜甜圈的方向是否正确以及是否正确对齐，这有助于他们提高产品质量和视觉吸引力：好吃又好看的甜甜圈！
利用边缘学习进行棒棒糖分类
在另一个用例中，配备边缘学习 AI 智能的 In-Sight 3800 可对不同的棒棒糖进行分类。它可以准确地识别和分类这些棒棒糖的不同变化（例如颜色或形状），并发现任何畸形或变形的棒棒糖，以提供安全又美味的零食。
巧克力模具检查
另一位客户在制作高品质巧克力时，使用 In-Sight SnAPP 传感器来识别糖果制作模具存在的问题。此传感器检测模具是否有任何误填充问题或障碍物，并且可以从任何方向发现缺陷，确保模具已准备好进行巧克力制作。
咖啡球检测
在咖啡生产领域，检测缺陷对于满足生产过程的健康和安全标准非常重要。In-Sight SnAPP 能够胜任这项任务：在某个案例中，它能够识别和检测咖啡球是否有裂缝，帮助制造商满足极高质量的咖啡标准。
其他应用
机器视觉的价值不仅局限于日用品行业
机器视觉的应用不仅限于食品和饮料行业。下面是一些鲜为人知的其他应用。
军人身份牌数据读取
为了帮助军方，我们的解决方案之一被用于读取和识别军人身份牌上的复杂身份数据。这项技术有助于确保敏感的 ID 和信息掌握在军方人员的手中。
车轮识别
在汽车行业，必须对零部件进行识别和检测，以确保符合许多现行的质量标准。在某项应用中，我们的智能相机能够读取印刷在金属车轮顶部的重要细节，读取 ID 并识别特定字符。这确保了每个车轮在运送给客户之前都符合正确的安全和性能规格。
色度检测
我们的系统被用于帮助进行精确的色度检测，以正确识别生产线上的不同色度。在这个例子中，解决方案能够识别纯白色背景，帮助正确分类色样，并优化 ID 流程。
异物检测
在制造环境中，识别产品线上的异物对于质量控制和安全至关重要 。我们的系统可以准确识别可能出现并干扰检测过程的许多异物变体。在一种不常见的情况下，我们的产品需要识别意外进入生产线的树叶，并将其从生产过程中清除。
Waldo 识别
想象一下这样的情景：在某个复杂场景里，转眼间就能找到 Waldo！我们的相机软件具有先进的面部识别算法，可以快速识别出图片中的 Waldo。虽然您可能会认为，使用机器视觉来寻找 Waldo 比在图画书中玩这个游戏少了一点乐趣，但我们倾向于认为，使用 AI 玩游戏也很有意思。
突破常规思维
这里列出的各种应表明，由机器视觉驱动的自动化的价值不仅仅在于速度或准确性，还在于其广泛的适应性。随着技术的不断发展，康耐视将继续推出各种独特创新，使制造商能够轻松处理各类非常规应用。