搭载智能视觉系统的工业机器人在食品生产缺陷检测中的应用解析

近年来，食品安全问题常常被推上“热搜”。“民以食为天，食以安为先”，食品是人类生存和发展的基本物质条件，食品工业也是国家经济的重要组成部分，食品安全关系到国民身体健康以及国家经济是否能够平稳发展。随着经济水平的不断发展，在食品供需平衡的情况下，食品质量安全问题变得越来越突出。当食品安全成为大众视线焦点，生产厂商们也都开始高度重视食品的质量检测。

 

食品行业质量检测，需要智能化转变

目前，食品行业对于质量检测的大部分需求集中于食品外包装检测、瓶装饮料的液位及异物检测、瓶盖包装检测等。在以往，这些检测通常通过人力完成，由于生产量大、食品种类多，因此人工质检员数量也多。据了解，在生产旺季，人工检测成本能占到总人力成本的40%。

“像校对包装上的生产日期、检查食品中有无异物这些工作，质检员不可能做到没有纰漏，但这些有问题的产品一旦流通到市场上，虽然可能只有一包或者十包，对我们公司的声誉和形象会造成严重打击。”一位食品加工厂负责人介绍。在瑕疵不易察觉、视觉感受并不直观的情况下，工厂采用人工检测虽投入高、耗时大，但并不能得到很好的效果。在此背景下，越来越多的企业开始寻求更高效的检测方式。

食品生产企业对智能化检测的需求越来越普遍，给一些机器视觉公司带来了业务拓展的机遇。作为人工智能领域一个正在快速发展的分支，机器视觉的出现为工业自动检测、过程控制和机器人引导等应用提供基于图像的自动检测和分析。在食品行业的生产过程中，包装密封、液体罐装、贴标喷码，以及最后的出厂检测，机器视觉技术都可以发挥其功能提高企业生产效率。

 

目前，关于食品质检共有三种检测方式。

人力检测：培训成本高、周期长、成果不可控；检测花费时间长、工人劳动强度较大；检测标准不统一，检测结果差异明显；误检、漏检等情况不可避免。

传统机器视觉检测：部署周期长、成本投入较高；针对特定场景使用，灵活度不高；复杂场景中，漏检率难以掌控

机器视觉检测：可适应不同场景检测需求，灵活度较高；可适用于缺陷形态复杂、环境复杂的检测目标，适应范围广；算法平台支持零成本开发，成本投入小；开发周期短，落地使用快。

视觉平台+深度学习，AI智慧赋能食品质检

机器视觉作为目前最高效、最精准的检测方式，吸引了众多企业在其技术上进行投入研发，经过多年沉淀，已有部分优秀企业走在行业前列，浙江深眸科技有限公司就是其中之一。深眸科技在工业机器人、机器视觉等领域发展迅速，是一家以计算机视觉和深度学习技术为核心的科技型公司。

深眸科技负责人介绍“食品生产通常是连续大批量进行，在对外观质量要求特别高的同时还对效率有要求，采用人工检测的方式即使是投入上百上千的人力也不可能保证100%的检验合格率。但通过我们的视觉平台搭建好业务流程后，利用高精度工业相机采集图像后进行检测，效率和准确度方面都有保证。”

 

深眸科技自主研发的LightWheel视觉引擎，其集成了近千个图像处理算法和多种交互开发工具，能够在短期内完成模型的标注、训练和识别。并且，软件使用具有极高的自由度，在自定义UI、无代码开发、自定义流程设计的加持下，厂商只需投入一位运维人员即可快速搭建视觉检测业务流程，缩短研发周期与验证周期，为厂家极大程度地降低了检测成本投入。

深度学习算法被负责人称为深眸科技的“技术杀手锏”。据悉，深度学习技术通过训练深度学习系统内的神经网络，学习各零部件的形态特征，建立包含零部件特征的深度学习模型，能够快速识别不同组件的形态特征。食品行业企业众多，生产环境、检测要求也大不相同，搭载了深度学习算法的机器视觉解决方案具有可重复性和可扩展性，能够灵活匹配各生产企业复杂的要求。

食品行业体量巨大，企业众多，为了在一众产品中脱颖而出，不少生产厂家希望以包装亮点取胜。纷繁多样的包装吸引消费者眼球的同时，却给包装检测带来了不小的难题。负责人介绍道“五花八门的包装在机器识别过程中极易出现反光、堆叠等影响识别的情况，如果是传统机器检测完全是没办法处理的，但结合了光学成像技术、计算机技术、数控技术、机械工程技术、深度学习技术等的机器视觉解决方案却可以轻松应对这些难题，且准确率可达到99.9%。”

相较于另外两种检测技术，机器视觉在食品质检方面确实有着得天独厚的优势。那么机器视觉技术具体可以应用在食品检测的哪些场景中呢？

机器视觉在食品质检行业的应用

外包装检测：包装破损有可能导致食物变质，包装材料缺失则会影响顾客购买欲，在产品出厂前厂家务必要保证食品包装的完好无损。对于塑料袋包装食品，要检测包装是否破损、标签有无、生产日期有无等；易拉罐包装产品，则要检测拉环质量、生产日期有无、序列号等；纸盒包装产品，需要检测外包装是否有缺（如吸管有无、插孔是否破损）。利用机器视觉，通过设定图像传感器，获取包装后的对象图片信息，与标准产品图片信息相对比，这样即可检测出包装缺陷。

液态产品瓶口破损检测：瓶口是否破损关系到消费者的消费体验以及饮料中是否会混入玻璃碎屑。机器视觉技术能够通过图形匹配来判断瓶口是否破损。检测前，图像传感器会记录标准瓶口特征，之后的产品经过时传感器会一一捕捉其图像特征与标准瓶口相比对，若出现不同，传感器会发出信号提示。

液态产品质量检测：机器视觉能够对液体产品的质进行检测，检测产品中是否存在异物、杂质，确保产品的纯净度。对于液体产品的量，机器视觉也能发挥应有的作用，通过测量液面与瓶口的距离来判断液位的高低即可检测产品的量有没有达到要求。

良好的食品质量是生产厂家在激烈的市场竞争中长久存在的护身符，也是消费者身体安全的保护伞，以高效率、高精度、高准确度为特征的机器视觉技术可谓是食品质量的技术保证。在产品检测精细度不断上升的情况下，可以预见来机器视觉技术将赋能于食品质检的更多场景。