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AI異物檢測新突破:Oxipital AI強化食品產線安全

Oxipital AI 推出嶄新的「異物檢測」AI 視覺技術,能在食品生產線上即時辨識塑膠、金屬、骨骼等污染物,準確度高達 99%。這項技術結合自動化反應,能根據異物嚴重程度減速或停止產線,並提供詳細紀錄,大幅提升食品安全與品質保證,將在 Pack Expo 展會上亮相。

廖

廖心妤

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圖/AI 生成示意圖
圖/AI 生成示意圖

總部位於美國的科技公司 Oxipital AI 近日發表全新的「異物檢測」(Foreign Material Detection)人工智慧視覺技術,旨在即時辨識食品生產線上的污染物,提升食品安全標準。該技術目前已部署並實際應用於食品生產環境中,展現了 AI 在食品產業應用上的重要進展。

這項異物檢測技術能即時在高速運轉的食品產線上識別出潛在的污染物。Oxipital AI 的模型經過訓練,能辨識出導致食品召回與法規行動最常見的異物,包括硬質與軟質塑膠、木屑、完整或部分個人防護設備(PPE)、紙板、金屬碎片以及骨骼碎塊等。為了讓 AI 模型精準學習,該公司利用「合成數據生成」(synthetic data generation)技術,在模擬各種照明條件、產品類型與產線速度下,生成這些異物的視覺特徵數據進行訓練。

Oxipital AI 的異物檢測系統可整合至食品生產商既有的 OX 與 VX 硬體平台,這些平台原已用於品質檢測與製程自動化。系統的核心是其統一的 AI 視覺與智慧平台,結合了品質檢測與視覺導引機器人技術。一旦檢測到污染物,V-CORTX 分析儀表板會自動與現有產線控制系統整合,依據異物嚴重程度觸發自動反應。例如,輕微異常可能會減緩產線速度,而確認為高嚴重性事件則會立即停止產線運作,無須人工介入。

該系統不僅能識別污染物的類型,為品質保證與工程團隊提供追溯來源的資訊,還能將每一次異物檢測事件自動記錄在 V-CORTX 分析儀表板中,包含時間戳記、分類、影像、尺寸數據與對產線吞吐量的影響。這為工廠經理與企業工程團隊提供連續且可搜尋的紀錄,有助於食品安全與品質保證(FSQA)文件管理及根本原因分析。據報導,該系統在實際生產環境中可達到高達 99% 的檢測準確度。

Oxipital AI 執行長 Mark Chiappetta 表示,客戶需求促使他們將異物檢測功能整合到單一平台中,簡化了流程並提升檢測系統的可靠性。該公司是從 Soft Robotics 獨立出來的,其技術已部署在全球一些大型食品生產商的產線上。值得注意的是,這類視覺檢測技術仍有其限制,例如過小的異物或未顯示在鏡頭視野範圍內的異物可能無法被偵測。因此,業界專家建議將攝影機為基礎的檢測視為更廣泛食品安全計畫的一部分,而非單一的「萬靈丹」。

這項新技術將於今年 10 月 18 日至 21 日在 Pack Expo 展會上,於 Oxipital AI 的 S-3192 攤位進行現場展示。

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