越來越多停車場在出入時已改成車牌辨識，駕駛探出車窗，吃力投、拿磁扣的畫面漸漸走入歷史，節省了車道的通暢；而這樣「用科技取代雙眼」的模式，是否能同樣幫助到，需高度眼力進行QC作業的食品製造業呢？
隨著人工智能（AI）技術在食品行業中的應用不斷有所突破，也為生產、品管到供應鏈管理等領域皆帶來巨大的改變。在這樣的背景下，將AI辨識技術結合自動光學檢測（AOI）應用於食品投料攪拌情境中，就相當於用更精細的科技眼睛，幫忙人員進行食品製造的生產與檢驗，有望實現更高效、準確和可持續的生產過程。除此之外，產線中的半成品及最終的成品，也可以應用AI+AOI瑕疵檢測，透過尺寸、外型、成色，剔除不良品，提高出貨品質。

以下就帶您一同深入了解AI+AOI在食品製造的應用：

投料攪拌即時監測，生產過程確實掌控

AI辨識技術可以通過攝像頭或視覺感測器，實時監測食品投料和攪拌過程。

1. 透過影像處理和深度學習模型，系統能夠辨識不同食材的形狀、顏色和數量，確保投料的準確性

2. 搭配IoT設備收集製程中攪拌的速度、均勻性和時間等數據，經由AI分析及演算得到最佳攪拌效果

製程成品異常檢測，確保優良出貨品質

食品製程中，系統便開始檢測異常狀況，而AI+AOI在每個環節中檢測的重點項目不同，例如：投料不均或出現異物、半成品品質瑕疵，甚至是規格不符、成品外觀瑕疵及包裝不良等。舉例來說，若在雞塊製成過程中，就能透過系統將不符合形狀、大小規格的雞塊挑出排除，便能避免在最後一關才檢測出品質缺陷，浪費生產成本。

詳細內文請參考網址...