边缘AI

第 12 章 用例：食品质量保证

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工业边缘人工智能用于食品质量保证，自动检测和纠正食品缺陷，防止食品变质。这是通过训练机器学习模型来识别食品图像或各种工业传感器中显示缺陷的模式。然后将模型部署到边缘设备（如摄像头）上，实时自动检测和纠正缺陷。这有助于确保食品的最高质量，并最大限度地减少浪费。

通过使用边缘人工智能，可以更有效地监控和管理食品生产和配送，从而防止食品浪费。例如，如果出现食品变质问题，可以利用边缘人工智能来跟踪问题并采取纠正措施。在本章中，我们将集思广益，探讨将边缘人工智能用于食品质量保证的各种方法、相关传感器和设备配置，以及我们所选方法和用例解决方案的深入教程。

问题探索

食品质量保证 "是一个过于宽泛的概念，无法在本章中一一阐述，同时也是一个过于庞大的问题，仅靠一个机器学习模型是无法解决的；因此，在本书中，我们将重点关注食品质量保证，即在家庭厨房环境、食品生产线或杂货店冷库/货架中防止和尽量减少食物浪费。

防止食物浪费的形式多种多样。从目标上讲，我们既可以生成一个机器学习模型来识别食品何时即将变质或已经变质，也可以创建一个模型来识别食品生产环境或产品处理不当中容易导致食源性疾病的因素。这两种方法都能实现相同的目标，即防止和尽量减少食物浪费，但可能需要不同的机器学习类别和传感器输入组合才能解决。

在智能工厂中部署边缘人工智能设备还可以提高生产率和质量。将人工智能引入生产流程有助于减少错误，节省时间和金钱。通过使用连接到云的智能手机，质量控制人员可以随时随地监控制造过程。通过应用机器学习算法，制造商可以立即发现错误。¹

解决方案探索

工业 4.0 是 "第四次工业革命 "的俗称，其概念是在 21 世纪，由于互联性和智能自动化的不断提高，技术、工业、社会模式和流程将发生迅速变化。²

工业 4.0 的主要趋势

• 智能工厂

• 预测性维护

• 三维打印

• 智能传感器（农业和食品工业）

边缘人工智能正越来越多地用于食品质量保证，因为人工智能可以帮助检查食品污染物、检测食品质量，甚至在食品安全问题发生之前进行预测。食品质量保证是一个有助于确保我们消费的食品安全和高质量的过程。这一过程包括多种步骤，如检查食品是否含有污染物、检测食品质量以及保持清洁安全的食品处理方法。通过遵循这些步骤，我们可以帮助确保我们食用的食品是安全和优质的。

我们可以开始直观地思考如何将边缘人工智能和机器学习应用于食品质量保证问题，方法是思考和研究导致食品变质、过敏原、交叉污染生产流程等的现有问题和因素。通过深入研究这些现有的研究领域和行业，会出现许多与传感器和机械相关的问题。我们只需利用现有的传感器，或在现有的机械结构上添加一个小型、微创的微控制器，就能从已有的数据集和传感器配置中找出新的模式，甚至通过 "传感器融合 "的概念创建一个全新的传感器（"虚拟传感器"）（请参阅"结合特征和传感器"）。

设定目标

食品安全非常重要，因为它有助于确保我们食用的食物不含有害污染物。这些污染物的来源多种多样，包括细菌、病毒和化学物质。通过遵守食品安全准则，我们可以帮助降低因食用受污染的食物而感染食源性疾病的风险。

食物变质的因素

导致食物变质的因素有很多，包括细菌、病毒、真菌、化学物质和其他各种环境因素，其中包括

• 外部热量/冷量

• 内部温度

• 氧气

• 盐

• 湿度

• 废物暴露

• 水分

• 灯光

• 原生动物

食品质量保证人工智能工具对于确保食品生产线上的工人和购买食品的消费者的健康、减少整体食品浪费、最大限度地减少气候变化和对环境的负面影响非常重要。食品质量保证方面的人工智能还为探索其他有意义的社会影响领域提供了机会，例如帮助那些有食物过敏症的人根据自己的个性化过敏矩阵确定哪些食物可以安全食用。 ...