DLIA工业缺陷检测｜AI机器视觉检测赋能食品包装

民以食为天，食品行业是一个体量非常巨大、企业众多的行业，里面甚至有不少黑科技，如今半成品预制菜行业更是堆满了中国人的餐桌，不知道半成品预制菜的风光的人只是没去了解，一包200g的半成品预制菜，最低只要1块多，可想而知这个行业是多的卷。为了在一众产品中脱颖而出，不少生产厂家寄希望以包装亮点取胜。

在包装纷繁多样多样的背后，包装检测确实带来了不小的麻烦。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DLIA工业缺陷检测解决方案却可以轻松应对这些难题，且准确率可达到99.9%。

据了解，DLIA工业缺陷检测为虚数科技自主研发，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。

DLIA工业缺陷检测里的深度学习技术通过训练深度学习系统内的神经网络，深入学习包装表面的形态特征，建立包含包装表面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。

最后，说回半成品预制菜本身，半成品预制菜在存储、运输、加工和烹调过程中，有些维生素易受破坏和损失；很多半熟的蔬菜如果调过味，会产生亚硝酸盐；还有部分商家资质不全，甚至没有资质，在后厨加工预制菜，设备不达标，食品生熟不分离等，安全隐患大。这其实不是半成品预制菜的缺点，而是我们的缺点，我们需要做好多方面、多层次合力监督，让半成品预制菜的优点迸发出来，AI机器视觉检测的赋能或许能解决半成品预制菜这种种缺点。