食品檢驗傳統上依靠人眼，如今終於進入了人工智慧領域。
丸羽日郎和 Robit 正在挑戰切菜檢測自動化——這項尖端技術將改變工作場所。
根據12月17日公佈的文件，丸羽日郎株式會社與Robit株式會社合作開發了一種人工智慧檢測設備，用於實現切菜流程的自動化檢測，併計劃於2025年4月開始投入使用。丸羽日郎目前在其工廠接收蔬菜時會進行目視檢查，但由於不合格產品、缺陷產品以及天然存在的異物種類繁多、狀況各異，傳統的圖像檢測設備難以準確識別，因此仍需經驗豐富的工人進行處理。在勞動力短缺日益嚴重的背景下，該公司一直在進行驗證性測試，以期將這款利用人工智慧技術的高精度檢測設備商業化。
這套設備是與擁有業界領先的高速AI影像檢測技術的Robit公司合作引進的，已成功應用於丸羽日郎位於大江工廠的切菜自動化檢測流程。工廠生產丸羽日郎的旗艦冷凍食品－橫濱暗芡拉麵。除了規範檢測標準、提高檢測準確率外，該系統預計還能減少分類所需人員數量、減輕勞力負擔、提高加工效率等許多益處。丸羽日郎正在考慮將該系統推廣至整個丸羽日郎集團。
從： 
推出一款基於人工智慧的切菜視覺檢測設備
【社論】
丸羽日郎此次推出的AI檢測設備「TESRAY G系列」為食品製造業面臨的結構性挑戰提供了解決方案。
目前食品製造業正面臨嚴重的勞動力短缺問題。根據農林水產部數據顯示，食品飲料製造業的職位與求職者比例為3.15 ，遠高於全行業平均水平1.31，這意味著超過75%的企業面臨勞動力短缺。尤其是在目視檢查等依賴經驗豐富員工技能的工序中，後備人才的培養未能跟上，過度依賴個人技能已成為一個突出問題。
TESRAY G系列的獨特之處在於，它不同於傳統的僅檢測「顏色差異」的影像檢測設備。該系統由Robit公司開發，採用“空投分揀技術”，利用人工智慧在被檢物品短暫下落的過程中進行判斷，在物品落地前將其剔除。憑藉著獨特的成像環境和針對人工智慧技術優化的影像處理演算法，該系統能夠檢測切塊蔬菜的變色和變形，以及與蔬菜顏色相近的異物。
有趣的是，這款設備可以設定靈活的分類標準，例如「輕微變形即可出貨」。透過讓人工智慧學習「感官評估」（這是傳統機器偵測難以實現的），優化產量成為可能。這不僅提高了效率，也有助於解決減少食物浪費的社會問題。
該系統能夠處理大量食品，每小時處理量從數百公斤到數噸不等，與人工檢驗相比，所需時間顯著縮短。丸羽日郎於2025年4月在其大江工廠引進了該系統，並開始在其旗艦產品橫濱暗芡拉麵的生產線上投入使用。
丸羽日郎已表示計劃在整個集團推廣這套系統。值得注意的是，這並非在單一工廠進行試驗性部署，而是作為集團數位轉型策略的一部分。從整個食品製造業的角度來看，這項人工智慧檢測技術的普及有望創造多方面的價值，例如改善工作條件、規範產品品質以及建立可持續的生產系統。
另一方面，引入人工智慧檢測設備也面臨許多挑戰，例如初始投資、與現有生產線的整合以及人工智慧模型訓練資料的準備。 Robit 採用了一種在實施前訓練人工智慧的方法，從下單到交付需要幾個月的時間，但這也意味著需要根據每家公司產品的特性進行客製化。
[術語]
AI外觀偵測設備<br>這是一款利用人工智慧技術自動偵測產品外觀的裝置。它能夠偵測出傳統影像偵測設備難以發現的細微缺陷和顏色相近的異物。透過讓AI學習以往依賴熟練工人經驗和直覺的感官判斷，該設備實現了檢測過程的自動化和品質的標準化。
空投分類技術<br>這項技術利用影像捕捉、人工智慧進行判斷，並在物體短暫下落的過程中加以分類。透過在物件落地前剔除缺陷品，可以實現快速且有效率的100%檢測。此技術適用於檢測形狀不規則的物品，例如食品和農產品。
成品率<br>成品率是指與生產過程中使用的原材料相比，能夠作為合格產品出貨的百分比。成品率越高，浪費越少，生產效率和成本效益越高。人工智慧檢測設備可以靈活設定分類標準，從而優化成品率。
數位轉型 (DX)
利用數位科技變革商業模式、業務流程和組織文化。在製造業中，這指的是透過引入人工智慧和物聯網等尖端技術來提高生產效率和改善工作環境。
職缺比率<br>此數值表示每位求職者對應的職缺數。數值越高，勞動力短缺越嚴重，代表求職者更容易找到工作，但企業更難招募員工。
[參考連結]
丸羽日郎株式會社（外在）
這是一家綜合食品公司，主要經營海鮮和冷凍食品。該公司目前正在建造一套先進的檢測系統，該系統運用了人工智慧等尖端技術。
Robit有限公司（外部）
這是一家人工智慧機器人創投公司。他們的視覺檢測解決方案“TESRAY”系列涵蓋了從食品到工業產品的廣泛產品線。
TESRAY（外部）
一種利用獨特的硬體技術和人工智慧影像處理演算法，實現依賴人類直覺的自動化檢查的解決方案。
[參考文章]
Maruha Nichiro 和 Robit 開發出一種人工智慧模型，可以在蔬菜掉落時將其切開（ITmedia 新聞） （外部連結）
本文詳細解釋了人工智慧如何在機器人從空中墜落時進行檢查，並在機器人著陸前清除任何異常物品。
食品製造業面臨嚴重的勞動力短缺 | 數據揭示現狀並提出四種解決方案（外部連結）
報告提供了具體數據，包括有效職缺率為 3.15 倍，以及過去 20 年製造業員工人數減少了 157 萬人。
食品業（食品製造業）勞動力短缺的原因是什麼？請解釋企業可以採取哪些措施（外在因素）。
2024 年的調查數據顯示，全職員工短缺 51.7%，就業人數減少 147 萬人。
食品製造業勞動力短缺調查（富士電機株式會社） （外部）
詳細的調查結果顯示，75.8% 的公司面臨勞動力短缺問題，員工流動率高達 42.3%。
[編者註]
我們正步入一個人工智慧能夠以超越人眼的精度對食品生產現場進行檢測的時代。丸羽日郎的努力或許能為解決勞動力短缺這個社會問題提供一個方案。
這些技術創新正悄悄推進，而這些創新就發生在您每天隨手拿起的冷凍食品背後。製造業的數位轉型（DX）面臨的挑戰在於，既要確保食品安全，也要保障現場工作人員的工作環境。加入我們，一起展望未來工廠的願景—人工智慧與人類攜手共進。
