如何将人工智能应用于食品托盘生产？人工智能在食品行业的应用探究

自 1958 年以来，apetito一直为欧洲和加拿大的学校、托儿所、企业、医院和养老院提供冷冻食品和即食餐点。其餐盘的生产涉及将不同的食品放入托盘中以进行运输和交付。客户对托盘中缺少食品的投诉促使该公司寻求一种自动化方法来进行最终产品检查。

在最初尝试纠正这个问题时，apetito 开始称重每个从生产线上下来的托盘。然而，这并没有充分解决问题，因为如果托盘上的一种食物比平时重一点，它可能会错误地说明缺少的食物。此外，apetito 希望解决其他组装效率问题，例如确保其沙漠容器上的每个盖子都正确卷曲和固定。

从树莓派开始

apetito 自动化视觉检查的第一步是应用基于 Raspberry Pi 的系统来监控一个生产通道。合格和不合格产品的照片通知模型连接到控制系统中的输出信号，该输出信号会将不合格品下线。无需人工来完成这项工作，该公司每年节省了超过 15,000 英镑的劳动力成本。

Raspberry Pi 系统的问题在于，它需要数百张产品图片，这些图片必须上传到 USB，然后传输到计算机，以在三到四个小时内训练系统。然后必须将由此产生的知识转移回生产线。

每当 apetito 对其膳食生产操作进行更改以保持适当的库存水平时，Raspberry Pi 系统都需要新的培训流程。

尽管 Rasperry Pi 系统的可扩展性或灵活性不足以满足 apetito 的需求，但它帮助公司意识到人工智能如何帮助 apetito 节省成本并更充分地检测生产问题。