Teknologi Pemeriksaan Visual Objek Asing Beras: Penyelesaian Inovatif untuk Jaminan Keselamatan Makanan

Dalam dunia hari ini, di mana keselamatan makanan menjadi perhatian utama, satu objek asing yang kecil boleh membawa kepada krisis kepercayaan untuk keseluruhan jenama. Teknologi pemeriksaan visual menjadi penjaga kualiti yang sangat diperlukan dalam industri makanan.

Mi beras, makanan ruji tradisional di China, mempunyai rekod keselamatan yang memberi kesan langsung kepada kesihatan pengguna. Kaedah pemeriksaan manual tradisional bukan sahaja tidak cekap tetapi juga terdedah kepada pengesanan yang terlepas atau tidak betul akibat keletihan. Dengan kemajuan teknologi penglihatan mesin, pengesanan objek asing automatik berasaskan imej secara beransur-ansur menggantikan pemeriksaan visual manual, menjadi teknologi utama untuk kawalan kualiti dalam pengeluaran mi beras.

Sistem pemeriksaan visual moden boleh mengenal pasti objek asing yang berpotensi dalam mi beras, seperti serpihan logam, batu, serpihan kaca dan zarah plastik, dengan berkesan menghalang objek asing ini daripada memasuki pasaran bersama produk dan memastikan keselamatan makanan.

1. Prinsip Teknikal Pengesanan Objek Asing Mi Nasi

Pemeriksaan visual objek asing mi beras adalah berdasarkan penglihatan komputer dan teknologi pemprosesan imej, mengenal pasti objek tidak normal dengan menganalisis imej digital mi beras. Prinsip teknikal teras adalah untuk menggunakan perbezaan ciri optik antara objek asing dan mi beras biasa.

Apabila cahaya menerangi permukaan mi beras, kamera menangkap imej resolusi tinggi, dan objek asing serta matriks mi beras akan mempamerkan nilai skala kelabu atau ciri warna yang berbeza. Sebagai contoh, objek asing logam biasanya lebih terang daripada mi beras, manakala batu dan kotoran mungkin lebih gelap.

Sistem pemeriksaan visual mengenal pasti kawasan luar biasa ini melalui teknologi analisis gumpalan. Analisis gumpalan ialah alat penentududukan dan pengesanan sasaran paling klasik dalam penglihatan mesin; ia mengklasifikasikan piksel sebagai sasaran atau latar belakang, dan menentukan kedudukan, saiz dan orientasi objek asing dengan mengira momen berbeza bagi sasaran yang disambungkan.

Ketepatan pengesanan minimum sistem bergantung pada piksel kamera dan konfigurasi optik. Mengikut formula Keyence: Saiz pengesanan minimum = Medan pandangan (arah Y) ÷ Bilangan piksel dalam arah Y kamera × Piksel pengesanan minimum. Menggunakan kamera resolusi tinggi (seperti 21 juta piksel), sistem ini juga boleh mengenal pasti objek asing yang kecil sekecil 0.037mm.

2. Komponen Utama Sistem Pemeriksaan Visual

Sistem pemeriksaan visual objek asing mi nasi yang lengkap merangkumi pelbagai komponen yang diselaraskan dengan tepat, masing-masing memainkan peranan yang tidak boleh ditukar ganti.

Sistem pemerolehan imej ialah "mata" pemeriksaan visual, biasanya terdiri daripada kamera industri resolusi tinggi, kanta khusus dan sistem pencahayaan. Untuk produk yang dihasilkan secara berterusan seperti mi beras, kamera imbasan garisan adalah pilihan yang ideal, kerana mereka boleh mengimbas mi yang bergerak secara berterusan baris demi baris, mencapai pemeriksaan seragam pada keseluruhan permukaan. Pilihan sumber cahaya juga penting; pencahayaan yang sesuai boleh menyerlahkan ciri objek asing dan memudahkan pemprosesan imej seterusnya.

Sistem pemprosesan adalah "otak" sistem pemeriksaan visual, bertanggungjawab untuk menganalisis dan memproses imej yang diperoleh. Sistem ini biasanya merangkumi tiga langkah: prapemprosesan imej, pengekstrakan ciri, dan pengelasan dan pengecaman. Peringkat prapemprosesan mengoptimumkan kualiti imej melalui operasi seperti pengurangan hingar dan peningkatan; peringkat pengekstrakan ciri mengekstrak ciri yang berkaitan dengan objek asing daripada imej; akhirnya, peringkat pengelasan dan pengecaman menentukan kehadiran objek asing berdasarkan ciri-ciri ini.

Mekanisme pelaksanaan bertanggungjawab untuk menterjemahkan hasil pengesanan kepada tindakan sebenar. Sebaik sahaja sistem mengesan objek asing, ia segera mengeluarkan mi beras yang tercemar dari barisan pengeluaran menggunakan peranti pneumatik atau lengan robot. Tindakan penyingkiran ini perlu disegerakkan dengan tepat dengan kelajuan barisan pengeluaran untuk memastikan hanya produk yang tercemar dikeluarkan.

3. Algoritma dan Proses Pengesanan untuk Ciri Mi Beras

Pengesanan objek asing mi beras menghadapi pelbagai cabaran, termasuk variasi dalam warna mi beras itu sendiri, ciri pemantulan permukaan, dan kepelbagaian morfologi. Untuk menangani cabaran ini, algoritma pemprosesan imej khusus diperlukan.

Peringkat prapemprosesan menggunakan teknologi pembetulan keamatan masa nyata untuk menghilangkan silau dan bayang-bayang pada permukaan mi beras, mengekstrak hanya kawasan objek asing. Untuk gangguan dari arah yang berbeza, penapis kecerunan boleh digunakan untuk menghapuskan corak latar belakang dan mengekstrak ciri objek asing dengan betul.

Dalam peringkat pengecaman kecacatan, sistem menggunakan algoritma berasaskan pembelajaran mendalam, seperti rangka kerja pengesanan objek YOLO dan rangkaian sisa ResNet. Algoritma ini secara automatik boleh membezakan antara mi beras dan kawasan yang rosak, mencapai pengiktirafan ketepatan tinggi walaupun untuk objek asing yang kecil (seperti serpihan logam 0.1mm).

Memandangkan ciri-ciri persekitaran pengeluaran mi beras, sistem pemeriksaan visual moden juga menggabungkan teknologi penyulingan pengetahuan, membolehkan model ringan mempelajari pengetahuan model guru besar, mencapai pengesanan masa nyata sambil mengekalkan ketepatan yang tinggi. Mekanisme perhatian peringkat piksel bukan tempatan digunakan untuk mengekstrak ciri imej, memperkenalkan maklumat kontekstual global, menganalisis perbezaan latar belakang dan menapis bunyi latar belakang dengan berkesan.

4. Proses Pelaksanaan dan Parameter Teknikal Utama

Kejayaan penggunaan sistem pemeriksaan visual objek asing mi nasi memerlukan proses pelaksanaan saintifik dan memberi perhatian kepada beberapa siri parameter teknikal utama.

Proses penggunaan sistem merangkumi peringkat seperti analisis keperluan, pemilihan perkakasan, penyepaduan sistem, penyahpepijatan algoritma dan ujian lapangan. Fasa analisis keperluan perlu mentakrifkan dengan jelas sasaran pengesanan (jenis objek asing, julat saiz), kelajuan barisan pengeluaran dan ruang yang tersedia. Pemilihan perkakasan melibatkan pemilihan kombinasi kamera, kanta dan sumber cahaya yang sesuai berdasarkan keperluan ini.

Penunjuk prestasi teras sistem pengesanan objek asing mi termasuk ketepatan pengesanan, kelajuan pemprosesan dan kadar penggera palsu. Sistem berprestasi tinggi seharusnya dapat menyelesaikan pengesanan dalam masa 0.1-0.5 saat, mengenal pasti objek asing yang lebih besar daripada 0.1mm, dan mengekalkan kadar penggera palsu di bawah 1%.

Untuk mengatasi gangguan seperti getaran saluran pengeluaran, sistem pengesanan moden menggunakan reka bentuk kepala pengesanan berlatarkan, melaksanakan berbilang pengesanan bertingkat di bawah keadaan getaran sasaran untuk mengurangkan kesan gegaran kamera pada ketepatan pengesanan. Di samping itu, sistem perlu mempertimbangkan fungsi pampasan hanyut suhu untuk menyekat kesan haba yang dijana secara berkesan oleh operasi jangka panjang dan perubahan suhu persekitaran terhadap ketepatan pengesanan.

5. Cabaran Teknikal dan Langkah Balas

Pemeriksaan visual objek asing mi beras menghadapi beberapa cabaran teknikal dalam aplikasi praktikal, yang memerlukan penyelesaian yang disasarkan.

Kepelbagaian morfologi mi merupakan antara cabaran utama. Penampilan mi beras berbeza-beza bergantung pada varieti, teknologi pemprosesan, dan keadaan kelembapan. Untuk menangani masalah ini, algoritma pembelajaran mendalam boleh digunakan untuk melatih model dengan sejumlah besar sampel, membolehkan mereka menyesuaikan diri dengan pelbagai morfologi mi beras. Teknologi rangkaian adversarial generatif (GAN) boleh mensimulasikan pelbagai sampel kecacatan, menyelesaikan masalah latihan sampel kecil.

Faktor persekitaran seperti perubahan pencahayaan dan getaran barisan pengeluaran turut menjejaskan kestabilan pengesanan. Teknologi pengimejan berbilang spektrum (menggabungkan cahaya inframerah, ultraungu dan terpolarisasi) boleh menembusi permukaan mi beras untuk menangkap objek asing dalaman, mengurangkan kesan cahaya ambien. Selain itu, memasang peranti peredam getaran dan penutup khusus boleh meningkatkan lagi kestabilan sistem.

Untuk barisan pengeluaran yang memerlukan pengesanan berkelajuan tinggi, sistem perlu mengimbangi kelajuan dan ketepatan pemprosesan. Teknologi pengkomputeran tepi membolehkan peralatan melengkapkan pemprosesan imej dan membuat keputusan secara tempatan, mengurangkan kelewatan penghantaran data dan memenuhi keperluan pengesanan masa nyata bagi barisan pengeluaran berkelajuan tinggi. Mengoptimumkan struktur algoritma dan menggunakan perkakasan berprestasi tinggi juga merupakan cara yang berkesan untuk meningkatkan kelajuan pemprosesan.

Dengan kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan, pemeriksaan visual objek asing mi beras bergerak ke arah yang lebih pintar. Pada masa hadapan, kita akan melihat lebih banyak sistem pengesanan yang menyepadukan pembelajaran mendalam dan teknologi pengimejan pelbagai mod. Sistem ini bukan sahaja dapat mengenal pasti objek asing tetapi juga menyediakan penilaian kualiti menyeluruh mi beras.

Permintaan yang semakin meningkat untuk pengeluaran keselamatan makanan akan memacu teknologi pemeriksaan visual ke arah ketepatan, kecekapan dan kestabilan yang lebih tinggi. Penyelesaian pengesanan berdasarkan teknologi baru muncul seperti penderiaan kuantum boleh menembusi batasan optik tradisional, membolehkan pengesanan kecacatan skala nano. Pada masa yang sama, apabila kos teknologi berkurangan, sistem pemeriksaan visual akan menjadi lebih meluas dalam kalangan perniagaan kecil, memberikan jaminan kualiti yang lebih komprehensif untuk industri makanan China.

Teknologi pemeriksaan visual menjadi penggerak penting untuk peningkatan kualiti dalam industri mi beras China. Ia bukan sahaja memastikan keselamatan makanan tetapi juga meningkatkan nilai jenama, menyuntik tenaga teknologi baharu ke dalam industri makanan tradisional.