高光谱成像与食物浪费斗争-案例ImpactVision

撞击等介绍

撞击等是一家机器学习公司，将高光谱成像技术应用于食品供应链，以提高食品质量，产生一致，优质的产品，减少浪费。

ImpactVision软件的目标客户是食品加工商、制造商、分销商和零售商。它提供了对食物质量的实时洞察。例如，该系统能够快速、非侵入性并以生产级速度确定鱼的新鲜程度、牛油果的干物质含量或异物的存在。

ImpactVision推出的第一个商业化产品是异物检测(FoD)系统，帮助那些面临非磁性异物污染严峻挑战的食品公司。该团队目前正在与墨西哥最大的糖加工企业贝塔圣米格尔(Beta San Miguel)合作。该客户在墨西哥拥有17家工厂，他们希望通过ImpactVision扩大业务规模，从4个仓库开始。目前，ImpactVision正在更广泛地接触制糖业，以及面粉、香料和盐等其他大宗商品，以及葡萄干、曲奇饼和农产品等相邻行业。

CheftVision的系统将超光相机硬件与其专有的机器学习软件相结合。该硬件安装在食品加工设施中的传送带上方，以便实时捕获产品的图像，因为它们在下面通过。然后，软件模型分析这些图像即可提供关于产品质量的见解，即时和非侵入性。这些信息允许食品公司决定如何根据新鲜度，保质期，保质期或污染的质量属性包装，分类和分发。

食品工业:挑战和解决方案

食品工业加工市场巨大:仅在美国，就有3万家食品加工厂，其中22000家是适合于国外物体检测系统的设施，5000家是水果和蔬菜配送中心，600家是海鲜加工者。北美前75家食品杂货零售商拥有533个配送中心和5万家零售店。

如今，食品检测采用的是破坏性的、基于样品的方法，这种方法只占总体积的1-3%左右，如果食品工业要养活全球不断增长的人口，就需要一种更有效的检测方法。

• 世界上生产的食物中有三分之一被浪费了，而50%的浪费是在供应链的上游产生的。
• 2018年，有超过30件高调的产品召回与异物相关。
• 食物欺诈 - 掺假，错误标记，替代，未经批准的添加剂等 - 每年可以花费30-40亿美元。

具有高光谱成像，检查覆盖率可以达到100%的目标食物，它可以包括尚未完成的测量。它能可靠地识别食品的化学性质。因此，食品工业可以从反应型转变为预测型。这意味着更少的召回、更少的食品欺诈和更少的食品浪费。

ImpactVision并不努力成为一个相机制造商:他们的战略是提供软件平台，并与提供高光谱相机的硬件供应商合作。在选择合作伙伴时，ImpactVision强调了相机的以下选择标准:

• 良好的空间分辨率（参见尽可能小的物体）
• 良好的光谱分辨率(访问光谱右侧的多个波长)
• 灵活的接口（从相机到计算机的传输足够快，可以连接到Linux系统。）
• 可承受的价格(当将ImpactVision系统出售给利润微薄的食品行业时，总价不能太高)。

为什么Specim ?

在比较了不同的高光谱相机供应商后，ImpactVision认为他们购买了specm相机，性价比最高。

在fx10系列中，他们得到了许多波长在光谱的正确部分，具有良好的空间分辨率。高效的摄像头管道捕获的信息需要更少的预处理步骤，这有助于减少ImpactVision的应用开销。specm还提供了快速的吞吐量和集成，使改进到现有的食品加工管道。

当使用specm时，ImpactVision发现订购过程很简单，而且specm总是能够快速响应，并且非常擅长响应任何问题和支持请求。

开发空间

与传统相机相比，HSI相机通常分辨率有限，噪音更高。即使最近在高光谱相机技术上有了重大的发展，在这些领域的进一步改进可能会打开许多其他领域的机会。

每个新应用程序的挑战都是你不知道你不知道什么。所以问题是，在购买相机之前，如何验证应用程序是否可以工作?ImpactVision的首席执行官兼创始人Abi Ramanan表示:“我建议对这项技术和specm产品感兴趣的人在购买前进行研究，看看你的应用程序是否可以由一台hsii相机解决。”

下一个下一个

借助Specim的相机系统和高光谱图像，可以在食物分级和质量方面绘制巨大的见解。随着更多信息，收集了不同食品的光谱特性的关键差异是什么，可以利用评分和质量评估的信息。该数据库将是一个有价值的工具，可以提供更好的质量分销和包装系统。

从长远来看，ImpactVision正在与合作伙伴合作开发一种手持设备，该设备可以解决供应链其他部分的用例，比如在现场，或者在零售和消费者层面。specm提供的高光谱相机为移动和稳健的图像采集提供了前提。