2020年11月21日 机器视觉与计算机视觉技术

机器视觉如何保持马铃薯片的风味完整

像Pepsico这样的食品和饮料行业巨头每年带来超过600亿美元的收入。为了满足高消费率并保持产品的口感和质地的一致性,公司不断通过部署最先进的技术来提高用户体验。

机器学习已经被用于改善诸如家庭用品、移动电话等产品的用户体验。但是在食品方面,没有太多的实验空间,特别是对于像pepsi-cola或薯片这样的传统产品。客户将发现体验到产品的任何变化。它与其他产品不同的是,它更具体、更个性化。

因此,为了保持一致性,在百事可乐,人工智能被用来检查薯条的质地,而不会破坏它们。在接受一家领先的自动化技术门户网站采访时,百事研发部门的沙米尔•米尔扎(Shahmeer Mirza)简要介绍了该公司部署的AI和ML。

自从与菲多利(Frito-Lay)合并以来,百事可乐或多或少在食品和饮料行业占据了主导地位。它已经成长为一个强大的品牌,包括纯果乐(Tropicana)、乐事(Lay’s)、奇多(Cheetos)和佳得乐(Gatorade)等。

为了以非破坏性的方式检测芯片的纹理,研制了一种光声检测装置。该装置包括激光生成工具、声捕获装置和数据处理单元。

激光被引向芯片,当被击中时在周围环境中产生干扰并产生压力波(声波)。

这些波产生声信号,该信号被捕获并转发到处理单元。这里,声学信号被滤波并且生成定量声学模型。该模型由芯片的关键属性组成,如硬件的多么脆弱或脆。在此过程中会生成大量数据,然后就是在机器学习模型发挥作用的情况下从这些数据中获取洞察力。

许多其他复杂的任务正在通过机器学习得到增强。例如,在剥皮前后测试马铃薯的重量。为此,研发团队正在使用随机森林等分类器部署深度学习模型。这些神经网络以土豆的图像为输入,并经过训练,通过识别果皮的百分比给出土豆重量的近似值。这就消除了土豆脱皮的可能性。

人工智能已经进入Pepsico的几乎所有部门;从保持口味到避免浪费。它控制了流程中的内容以及产品的质量。通过Snackbot,Pepsico不仅可以轻松管理输出。 Snackbot是一个在大学校园内提供芯片的机器人。这种无人驾驶机器人通过采用机器视觉技术设法驾驭不同的障碍。

它正在被淘汰以进行优化,无论多么小,并且在以前从未想象过的领域。向数据驱动战略的过渡很快。从产品开发到销售和营销,已经有了巨大的进步,公司正在填补他们的口袋或至少使他们免于溢出。

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