在蔬菜加工中，几毫米的差别就可能决定最终的产量和浪费。多年来，加工商在去除卷心莴苣等蔬菜的菜心时，不得不接受较高的产品损失。QING 公司的 Will Uijting 表示，这主要是由于传统视觉系统的局限性。"大多数传统系统都基于假设和平均值。但食品的成分绝非平均值。"
© Qing - Extractacore LTD
荷兰自动化专家 QING 与英国机械制造商 Extractacore 的合作，展示了人工智能驱动的视觉技术如何显著提升切割效果。通过将 3D 人工智能视觉技术集成到现有切割生产线中，废料率从 30-40% 降低至 3-5%，且不影响切割速度和可靠性。
从假设到理解
Extractacore 的机器广泛应用于自动化芯材去除。然而，产品本身的天然差异使得精确切割变得困难。"为了确保芯材完全去除，机器往往会切割得比实际需要的更宽，"Extractacore 的 Letti Barber 解释道，"这虽然保证了安全性和一致性，但也意味着会损失一些可用的产品。"
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突破性进展出现在 Extractacore 意识到瓶颈并非机械，而是智能层面。"我们需要一个能够真正理解核心位置的系统，而不仅仅是基于平均值的猜测，"Letti 说道。
这一探索最终促成了 QING 及其 STAQ 平台（感知、思考、行动）的诞生。该平台集成了图像采集、基于人工智能的决策和机器人执行功能。至关重要的是，现有的机器人系统保持不变。"我们改进了'感知'和'思考'层，同时保留了'行动'层，"Will 说道。这降低了客户的实施门槛。
3D AI 视觉的实际应用
此次升级用 AI 支持的 3D 视觉取代了传统的 2D 彩色检测，使系统能够确定核心的精确位置、方向和深度。"你不再需要猜测——你确切地知道核心在哪里，"Will 解释道。
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该系统每秒可处理约一件产品，满足工业生产所需的吞吐量。可靠性至关重要。"人工智能必须减少变异性，而不是引入变异性，"Will 指出。从操作员的角度来看，这台机器的运行方式与标准系统无异——只是精度更高。
不只是减少浪费
对于加工商而言，将浪费率降低至 3% 至 5% 可直接提高产量和利润率。"一旦客户看到这些数据，谈话内容就会发生改变，"Letti 说道。但其益处远不止于此：更稳定的性能、更低的工艺压力以及宝贵的生产数据。
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该系统持续收集产品特性和切割精度的相关数据。"当你开始衡量差异而不是忽略它时，你就能对你的加工流程有全新的认识，"Will 补充道。
虽然该解决方案最初应用于卷心莴苣，但它可扩展到其他蔬菜和去芯加工流程。两家公司都期望人工智能驱动的视觉技术能够成为蔬菜加工的标配。
"差异本身不是敌人，"Will 总结道，"忽略它才是。人工智能让你能够按照天然产品的特性来处理它们。"
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