基于AI的输送线加工食品检测
案例背景
在食品加工过程中保持产品质量
视觉检测可识别不符合既定外观要求的加工食品，避免其继续进入后续生产环节。
在输送线生产环境中，产品可能高速移动，并呈现不同的位置和方向。检测系统必须适应这些变化，同时在生产过程中持续监测产品状态。
可靠的检测有助于保持产品质量的一致性，并协助制造商满足卫生和质量保证要求。
面临的挑战
检测高速输送线上外观多变的产品
加工食品的外观可能存在自然差异，并且可能随机分布在输送带上。
这些情况使连续生产过程中的检测一致性难以保证，尤其是在需要识别多种缺陷类型时。
人工食品检测需要投入大量人力。随着产量和输送线速度提高，人工检测可能难以维持效率。此外，生产线上增加人员也可能带来卫生方面的隐患。
因此，制造商需要一种加工食品检测方法，能够在产品外观、位置和分布发生变化的情况下，仍然准确识别产品异常。
解决方案
SolVision基于AI的食品检测
所罗门的SolVision机器视觉检测解决方案采用AI图像处理与分析技术，对输送线生产过程中移动的加工食品进行检测。
系统通过学习预先定义的缺陷类别，实时分析产品外观。当产品沿生产线移动时，SolVision能够识别已学习的缺陷类型，实现视觉检测任务自动化，减少对人工检测人员的完全依赖。
该系统能够适应高速输送线的生产流程，即使产品外观和位置存在差异，也能支持缺陷检测。
鸡块缺陷检测
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| 过度烹制 | 粘连 | 烧焦 | 油脂过多 |