电子产品世界

如今的咖啡生产业急需一种快速、全面且非侵入性且精确的检测方法。近年来AI深度学习的发展让实时筛选的效能显着提升，能够在极短的时间内处理更多的豆子，进而有效解决质量管理的问题。
咖啡豆的质量对于风味的形成至关重要，因此对其进行精密筛选以确保质量成为产业发展的不可或缺的一环。全球气候异常造成的作物质量不稳定，一直以来都是各种农产品所面临的巨大挑战之一。
然而至今在这些产业中，仍然依循传统方式仰赖人工选别，并未大规模应用现代科技AI人工智能来提升效率。像是重大瑕疵豆，如发霉豆、黑豆、贝壳豆、夹杂碎石粒等状况不仅会影响咖啡的风味，更有可能会对身体造成伤害。即使作物看似没有明显的外观问题，其表面下可能仍存在隐藏的碰撞伤或其他损伤，这使得在短时间内进行选豆变得很有挑战。由于这些损伤的症状可能要到后来才会被发现，因此「质量管理」一直是个大问题。
传统的人工筛选过程可能比较缓慢，需要耗费较长的时间，所需的时间还取决于许多的因素，包括筛选的豆子数量、筛选的方法、筛选人员的熟练程度等。为了能够更快速且有效的筛选咖啡豆，咖啡生产业急需一种快速、全面且非侵入性且精确的检测方法。
近年来AI深度学习的发展让实时筛选的能力在效率上有显着的进步。以传统的手工筛选法为例，如果是小规模的筛选工作，可能每小时只能处理几公斤的咖啡豆，筛选一批豆子可能需要数小时或更长时间。但是，利用现代化的技术，如机器学习，更能在极短的时间内处理更多的豆子，可能只需要几分钟到几十分钟就能完成一批咖啡豆的筛选。
借助人工智能驱动的检测与筛选技术，咖啡生产商得以超越传统人工筛选方法，运用The Imaging Source TIS DFM 36AX296-ML的优势、及机器深度学习订定的严格标准来高速判别咖啡豆的形状、颜色，排除其中瑕疵豆无需经历传统的烘焙后品尝过就可直接进行分级，从而稳定生产出更高质量又稳定的咖啡配方。一家咖啡豆生产商借助The Imaing Sourc的嵌入式视觉来检测与筛选咖啡豆，咖啡生产得以超越传统机械筛选方法，以高速处理大量咖啡豆，而无需经历传统的烘焙和品尝过程来判断质量。利用AI人工智能光学筛选器，咖啡生产商能够根据严格的标准，选择出符合要求的批次，从而稳定生产出更高质量的咖啡配方。

人工智能筛选咖啡豆的过程
随着科技的进步，人们开始探索如何利用人工智能（AI）技术来改善咖啡豆的筛选过程。在传统的筛选方法中，辨识咖啡豆的瑕疵通常需要人力，这可能会因为主观判断或疲劳而导致不准确的结果。然而，借助深度学习技术，我们可以训练AI模型来辨识咖啡豆的各种特征，从而实现更精确和高效的筛选。
在使用嵌入式视觉技术进行咖啡豆筛选的过程中，首先将咖啡豆进行初步分类，譬如区分是否有石头或是其他外来物质，是否有虫蛀等状况。接着，将这些分类好的咖啡豆输入给AI模型进行深度学习训练。透过大量的样本数据，AI模型能够学习并辨识出各种瑕疵豆，如发霉豆、黑豆、或是受损豆等，并将其分类出来。
当训练完成后，嵌入式视觉系统就可以将咖啡豆送入筛选机中，透过摄影机捕捉影像，然后利用已经训练好的AI模型进行分析和辨识。如此一来，筛选过程不仅更加高效，而且还可以确保筛选结果的准确性和一致性，从而提高了咖啡豆的质量和产量。
透过嵌入式视觉与AI技术的结合，咖啡生产业能够实现精准筛选，不仅提高了生产效率，也提高了产品的质量与竞争力。这种技术的应用将为整个咖啡豆产业带来革命性的变革，同时也为其他农业领域的发展提供了新的思维和可能性。

嵌入式视觉捕捉影像去芜存菁
The Imaging Source提供多款不同尺寸规格，像是The Imaging Source DFM 36AX296-ML和DFK 36CX296-167，该系统的分辨率达1.6MP；帧速率达60fps，能够及时触发捕捉影像，筛选出瑕疵品，如此帧数便能大幅加速筛选过程。
The Imaging Source兆镁新嵌入式视觉的trigger功能，可以在豆子掉下来时经由Sony IMX296传感器触发拍摄，加以清楚且快速地拍摄到咖啡豆在同个位置上，因此，吸引很多咖啡豆制造商的青睐。
当影像被撷取后，随后会传送至搭载NVIDIA Jetson Xavier N的小型计算机，这套系统会批处理咖啡豆，并运用人工智能来辨识特定类型和优良质量的豆子。灵活运用这些技术和系统可以显着提升生产能力，而结合人工智能的质量控制方法更能进一步增强其效益。


 
图一 : The Imaging Source DFM 36AX296-ML搭载Sony传感器；全局及卷帘快门，使得咖啡业者得以高效控管咖啡豆质量。（source：The Imaging Source）


 
图二 : DFM 36AX296-ML（source：The Imaging Source）

结论
The Imaging Source嵌入式视觉结合AI的光学咖啡豆筛选机与质量分类技术，让咖啡豆生业者获得一系列精准以及高效的工具，能够针对整个供应链与价值链中各种质量特性进行分析与筛选，进而提升质量与效益，同时严守质量标准。此外，筛选技术能被客制化，以符合特定筛选及处理需求，充分发挥个机器独特的优势，达到最佳效率与产能。

嵌入式视觉于农业未来展望
目前，在亚洲地区以嵌入式视觉结合人工智能外观检测仍少有咖啡厂商投入，但随着人力日渐缺乏，需求日增，农产质量管理及效率思维提升，越来越多农业缺工议题及农产品管思维提升，适应于各式农产品之机器视觉导入有极大发展空间。
当我们思考咖啡生产过程中的技术革新时，不仅是对咖啡质量的改进，更是对整个供应链的革命性改变。透过嵌入式视觉技术的应用，我们能够实现更有效率、更精确的筛选和分级，从而提高生产效率，降低成本，并确保产品质量的一致性。这种技术的应用不仅限于咖啡豆，还可以扩展到其他农产品的生产和加工过程中，为整个农业产业带来更多的创新和可能性。
未来，我们可以预见，嵌入式视觉技术将成为农业生产中不可或缺的一部分，为产业的发展注入新的活力和动力。

关键词： 嵌入式视觉 AI 农业