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X射線產(chǎn)品檢測技術常應用于掃描和檢測產(chǎn)品中可能存在的異物或污染物，如金屬、玻璃或塑料，以避免對消費者的潛在危害，并保護制造商的品牌聲譽。創(chuàng)新X射線技術確保生產(chǎn)工藝達到特定的視覺質(zhì)量。
AI在制造業(yè)運用先進算法優(yōu)化生產(chǎn)，實現(xiàn)感知、推理等智能任務，旨在提效降本、增強品質(zhì)，融合機器學習、計算機視覺等。AI融入生產(chǎn)提升效率、安全，靈活應對市場變化。
賽默飛創(chuàng)新將AI與X射線檢測軟件集成
為食品制造賦能
X射線檢測和AI
Thermo Scientific™ Xpert™ C系列和Xpert C HD系列是專為工業(yè)應用設計的先進X射線產(chǎn)品檢測系統(tǒng)。這些系統(tǒng)利用前沿技術來提供優(yōu)異且穩(wěn)定的檢測功能。
? Xpert C專為袋裝、盒裝和其他包裝產(chǎn)品而設計；
? Xpert C HD是專為體積更大且更重的包裝而設計的。
Xpert軟件利用復雜的算法和圖像處理技術對異物、污染物和缺陷進行檢測和識別，該軟件支持定制，適用于多種應用。
可采用新的AI模塊來增強Xpert軟件，以便對產(chǎn)品圖像進行識別和分類。該AI軟件模塊與X射線儀器在同一臺PC上運行。在將經(jīng)過訓練的模型加入X射線軟件中后，該軟件就能根據(jù)預定義的閾值對產(chǎn)品進行有效評估和分類，例如確定產(chǎn)品是否合規(guī)。
優(yōu)化性能：軟件中的AI模塊詳解
Thermo Scientific Xpert AI軟件模塊采用人工智能技術來增強成像算法。除了傳統(tǒng)的圖像處理技術外，該軟件還利用先進的算法來分析傳統(tǒng)軟件中常見的像素和灰度級。AI系統(tǒng)會將掃描到的每張產(chǎn)品圖像分為不同的類別，最少分為兩類，最多分為五類。例如，可根據(jù)產(chǎn)品形狀（如正方形、長方形、圓形、橢圓形或三角形）對產(chǎn)品進行分類，按形狀分類可得到最大的類別數(shù)。另外，也可以按合規(guī)和不合規(guī)分類，這樣可得到最小的類別數(shù)。
AI學習過程
該軟件可針對機器中加載的每個產(chǎn)品文件或配方使用不同的模型。AI引導的Xpert軟件的學習過程包括使用X射線圖像數(shù)據(jù)集訓練AI算法。該過程通常包括四個步驟：
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在一家奶酪生產(chǎn)商的奶酪產(chǎn)品分類應用中，AI 軟件發(fā)揮了關鍵作用。該客戶面臨如下問題：如何根據(jù)奶酪孔洞的數(shù)量、形狀、大小、分布和位置等因素，將奶酪分為成熟奶酪和未成熟奶酪?？蛻粢婚_始使用一名人工檢驗員，通過目視檢查大屏幕上的X射線圖像，對產(chǎn)品進行人工評估。然而，鑒于產(chǎn)品本身的可變性和評估參數(shù)的復雜性，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的分析檢測方法不切實際。
為了應對這一挑戰(zhàn)，我們對AI模塊進行了訓練，讓其模仿人類操作員的角色，將奶酪分為五個不同的類別。這些類別為A1、A2和B（見下圖1），代表尚未成熟且需要更多時間成熟的奶酪；以及C和D（見下圖2），代表已完全成熟且可供食用的奶酪。
圖1：圖像A1、A2和B（從左到右）被歸類為未完全成熟的奶酪。
圖2：圖像C和D（從左到右）被歸類為完全成熟奶酪。
為了對人工智能算法進行初步評估，總共分析了500塊奶酪。這500份奶酪樣本包含五個類別(A1、A2、B、C、D)，每個類別各100 份樣本。下表1列出了針對非常復雜的奶酪應用進行初步分類測試的結果。
表1：使用500張圖像進行初步評估，總誤差率為 1.2%。
通過利用AI技術，該奶酪公司突破了人工檢測方法所的局限性，實現(xiàn)了奶酪分類過程的自動化和簡化。這一技術提高了奶酪分類和成熟度評估過程中效率、準確度和一致性，從而確保只向客戶提供最高質(zhì)量的奶酪產(chǎn)品。這種對品質(zhì)的承諾，有助于提高其品牌聲譽并維持客戶滿意度。
一家烘焙食品生產(chǎn)商需要使用AI軟件對包裝中意式蛋糕的擺放位置進行進行分類。該項目的目標是識別出在紙盒內(nèi)旋轉(zhuǎn)90°的意式蛋糕，并判為不合格。由于產(chǎn)品具有不同的尺寸和形狀，傳統(tǒng)的方法并不可行，因為它無法考慮隨時間推移而觀察到的潛在變化。
為了應對這一挑戰(zhàn)，我們對AI模型進行了訓練，其將產(chǎn)品分為兩類："A" 代表不符合標準的產(chǎn)品（表示產(chǎn)品旋轉(zhuǎn)了 90°），"B" 代表符合標準的產(chǎn)品（表示產(chǎn)品在包裝盒中的擺放位置正確）。下面的圖3和圖4展示了客戶提供的圖像示例，在AI學習過程中采用了這些影像。
圖3：不符合標準的產(chǎn)品圖像（旋轉(zhuǎn)了 90°）。
圖4：符合標準的產(chǎn)品圖像（擺放位置正確）。
我們使用生產(chǎn)商提供的1,994張圖像對AI算法進行了初步評估，并將結果匯總在下表2 中，顯示評估誤差率為0.11%。這一誤差率與生產(chǎn)線中0.10%的誤差率基本吻合。
表2：使用1,994張圖像進行初步評估，總誤差率為 0.11%。
X射線和AI技術的應用，在幫助意式蛋糕生產(chǎn)商縮短質(zhì)量控制和檢測時間方面發(fā)揮了關鍵作用。該技術可確保對產(chǎn)品質(zhì)量進行有效且準確的評估，保證產(chǎn)品在進入市場時始終保持理想狀態(tài)，從而維護了品牌聲譽。
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