严格把关食品安全，食品从业者布署AI、机器视觉改善品质

食品安全问题屡见不鲜，使消费者人心惶惶，为了有效检测有问题商品，食品从业者开始透过区块链(Blockchain)、人工智慧(AI)、机器视觉(Machine Vision)来改善品质与包装。

机器视觉技术发展行之有年，近年企业结合AI系统，扩大部署在食品安全领域以守护群众健康。

与整合AI的新系统相比，传统的机器视觉技术往往很难检查出食品是否受到污染，由于AI非常擅长检验物体变化，或是发现食物表面上有无腐坏的情况。虽然人类也能一眼看出这些问题，但AI可以全天候不断运作。在食品生产线上，员工容易受到比如情绪、视力、大脑疲劳等多种因素影响，无法将食品检查流程标准化。但机器学习能够以人类能力的最佳状态，24小时持续工作，机器学习模型还可预测产品并提供准确的固定流程。为此，Landing AI对基于AI与机器学习的机器视觉进行大量图像训练，能看到所有食品的变化，且更好地评估食安的问题，不仅协助食品生产商克服人类劳动力的限制，也打破传统机器视觉的侷限。

机器视觉制造商旨在将AI计画从概念验证(Proof of concept)转向全面生产，在AI应用大鸣大放的年代，工程师通常要花费高达80%的时间来准备及标注资料(Labeled Data)，使机器学习工程师能与专家合作，以高效的方式解决问题。因疫情原因，食品生产商在缺少劳动力的情况下运作，企业也开始透过AI技术度过危机，将AI、机器视觉技术合而为一，成为最佳的解决方案，对制造业者十分受用，随著疫情在美国不断扩散，这种情形顺势推动AI、机器人需求成长，大众对新兴技术产生更多兴趣，而食品供应链也意识到严重性，自动化确实有助于减缓企业的担忧。