如今的咖啡生產(chǎn)業(yè)急需一種快速、全面且非侵入性且精確的檢測方法。近年來AI深度學習的發(fā)展讓實時篩選的效能顯著提升，能夠在極短的時間內(nèi)處理更多的豆子，進而有效解決質(zhì)量管理的問題。
咖啡豆的質(zhì)量對于風味的形成至關(guān)重要，因此對其進行精密篩選以確保質(zhì)量成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不可或缺的一環(huán)。全球氣候異常造成的作物質(zhì)量不穩(wěn)定，一直以來都是各種農(nóng)產(chǎn)品所面臨的巨大挑戰(zhàn)之一。
然而至今在這些產(chǎn)業(yè)中，仍然依循傳統(tǒng)方式仰賴人工選別，并未大規(guī)模應(yīng)用現(xiàn)代科技AI人工智能來提升效率。像是重大瑕疵豆，如發(fā)霉豆、黑豆、貝殼豆、夾雜碎石粒等狀況不僅會影響咖啡的風味，更有可能會對身體造成傷害。即使作物看似沒有明顯的外觀問題，其表面下可能仍存在隱藏的碰撞傷或其他損傷，這使得在短時間內(nèi)進行選豆變得很有挑戰(zhàn)。由于這些損傷的癥狀可能要到后來才會被發(fā)現(xiàn)，因此「質(zhì)量管理」一直是個大問題。
傳統(tǒng)的人工篩選過程可能比較緩慢，需要耗費較長的時間，所需的時間還取決于許多的因素，包括篩選的豆子數(shù)量、篩選的方法、篩選人員的熟練程度等。為了能夠更快速且有效的篩選咖啡豆，咖啡生產(chǎn)業(yè)急需一種快速、全面且非侵入性且精確的檢測方法。
近年來AI深度學習的發(fā)展讓實時篩選的能力在效率上有顯著的進步。以傳統(tǒng)的手工篩選法為例，如果是小規(guī)模的篩選工作，可能每小時只能處理幾公斤的咖啡豆，篩選一批豆子可能需要數(shù)小時或更長時間。但是，利用現(xiàn)代化的技術(shù)，如機器學習，更能在極短的時間內(nèi)處理更多的豆子，可能只需要幾分鐘到幾十分鐘就能完成一批咖啡豆的篩選。
借助人工智能驅(qū)動的檢測與篩選技術(shù)，咖啡生產(chǎn)商得以超越傳統(tǒng)人工篩選方法，運用The Imaging Source TIS DFM 36AX296-ML的優(yōu)勢、及機器深度學習訂定的嚴格標準來高速判別咖啡豆的形狀、顏色，排除其中瑕疵豆無需經(jīng)歷傳統(tǒng)的烘焙后品嘗過就可直接進行分級，從而穩(wěn)定生產(chǎn)出更高質(zhì)量又穩(wěn)定的咖啡配方。一家咖啡豆生產(chǎn)商借助The Imaing Sourc的嵌入式視覺來檢測與篩選咖啡豆，咖啡生產(chǎn)得以超越傳統(tǒng)機械篩選方法，以高速處理大量咖啡豆，而無需經(jīng)歷傳統(tǒng)的烘焙和品嘗過程來判斷質(zhì)量。利用AI人工智能光學篩選器，咖啡生產(chǎn)商能夠根據(jù)嚴格的標準，選擇出符合要求的批次，從而穩(wěn)定生產(chǎn)出更高質(zhì)量的咖啡配方。

人工智能篩選咖啡豆的過程
隨著科技的進步，人們開始探索如何利用人工智能（AI）技術(shù)來改善咖啡豆的篩選過程。在傳統(tǒng)的篩選方法中，辨識咖啡豆的瑕疵通常需要人力，這可能會因為主觀判斷或疲勞而導致不準確的結(jié)果。然而，借助深度學習技術(shù)，我們可以訓練AI模型來辨識咖啡豆的各種特征，從而實現(xiàn)更精確和高效的篩選。
在使用嵌入式視覺技術(shù)進行咖啡豆篩選的過程中，首先將咖啡豆進行初步分類，譬如區(qū)分是否有石頭或是其他外來物質(zhì)，是否有蟲蛀等狀況。接著，將這些分類好的咖啡豆輸入給AI模型進行深度學習訓練。透過大量的樣本數(shù)據(jù)，AI模型能夠?qū)W習并辨識出各種瑕疵豆，如發(fā)霉豆、黑豆、或是受損豆等，并將其分類出來。
當訓練完成后，嵌入式視覺系統(tǒng)就可以將咖啡豆送入篩選機中，透過攝影機捕捉影像，然后利用已經(jīng)訓練好的AI模型進行分析和辨識。如此一來，篩選過程不僅更加高效，而且還可以確保篩選結(jié)果的準確性和一致性，從而提高了咖啡豆的質(zhì)量和產(chǎn)量。
透過嵌入式視覺與AI技術(shù)的結(jié)合，咖啡生產(chǎn)業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)精準篩選，不僅提高了生產(chǎn)效率，也提高了產(chǎn)品的質(zhì)量與競爭力。這種技術(shù)的應(yīng)用將為整個咖啡豆產(chǎn)業(yè)帶來革命性的變革，同時也為其他農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思維和可能性。

嵌入式視覺捕捉影像去蕪存菁
The Imaging Source提供多款不同尺寸規(guī)格，像是The Imaging Source DFM 36AX296-ML和DFK 36CX296-167，該系統(tǒng)的分辨率達1.6MP；幀速率達60fps，能夠及時觸發(fā)捕捉影像，篩選出瑕疵品，如此幀數(shù)便能大幅加速篩選過程。
The Imaging Source兆鎂新嵌入式視覺的trigger功能，可以在豆子掉下來時經(jīng)由Sony IMX296傳感器觸發(fā)拍攝，加以清楚且快速地拍攝到咖啡豆在同個位置上，因此，吸引很多咖啡豆制造商的青睞。
當影像被擷取后，隨后會傳送至搭載NVIDIA Jetson Xavier N的小型計算機，這套系統(tǒng)會批處理咖啡豆，并運用人工智能來辨識特定類型和優(yōu)良質(zhì)量的豆子。靈活運用這些技術(shù)和系統(tǒng)可以顯著提升生產(chǎn)能力，而結(jié)合人工智能的質(zhì)量控制方法更能進一步增強其效益。


 
圖一 : The Imaging Source DFM 36AX296-ML搭載Sony傳感器；全局及卷簾快門，使得咖啡業(yè)者得以高效控管咖啡豆質(zhì)量。（source：The Imaging Source）


 
圖二 : DFM 36AX296-ML（source：The Imaging Source）

結(jié)論
The Imaging Source嵌入式視覺結(jié)合AI的光學咖啡豆篩選機與質(zhì)量分類技術(shù)，讓咖啡豆生業(yè)者獲得一系列精準以及高效的工具，能夠針對整個供應(yīng)鏈與價值鏈中各種質(zhì)量特性進行分析與篩選，進而提升質(zhì)量與效益，同時嚴守質(zhì)量標準。此外，篩選技術(shù)能被客制化，以符合特定篩選及處理需求，充分發(fā)揮個機器獨特的優(yōu)勢，達到最佳效率與產(chǎn)能。

嵌入式視覺于農(nóng)業(yè)未來展望
目前，在亞洲地區(qū)以嵌入式視覺結(jié)合人工智能外觀檢測仍少有咖啡廠商投入，但隨著人力日漸缺乏，需求日增，農(nóng)產(chǎn)質(zhì)量管理及效率思維提升，越來越多農(nóng)業(yè)缺工議題及農(nóng)產(chǎn)品管思維提升，適應(yīng)于各式農(nóng)產(chǎn)品之機器視覺導入有極大發(fā)展空間。
當我們思考咖啡生產(chǎn)過程中的技術(shù)革新時，不僅是對咖啡質(zhì)量的改進，更是對整個供應(yīng)鏈的革命性改變。透過嵌入式視覺技術(shù)的應(yīng)用，我們能夠?qū)崿F(xiàn)更有效率、更精確的篩選和分級，從而提高生產(chǎn)效率，降低成本，并確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅限于咖啡豆，還可以擴展到其他農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和加工過程中，為整個農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來更多的創(chuàng)新和可能性。
未來，我們可以預見，嵌入式視覺技術(shù)將成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的一部分，為產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入新的活力和動力。