食品製造業正面臨品質控制、產線自動化與人力成本壓力的挑戰，特別是傳統食品的生產環境，對標準化與品質一致性有更高的要求。根據統計，台灣每年消費約 450 億元的冷凍食品，市場普及率高達86%，家戶每年平均購買次數約為11次。隨著冷凍食品市場的蓬勃發展，食品品質與安全標準的提升已成為產業關注的核心議題。

在智慧製造浪潮下，AI智慧品檢技術已成為提升食品安全與生產品質的重要手段。本文說明AI在蘿蔔糕生產線智慧品檢的應用成果，透過高速攝影機擷取影像並結合深度學習模型，精準辨識產品瑕疵，如焦斑、形狀不規則與異物污染，進行即時檢測與分類，提升品質控管效率。

食品製造業的品檢挑戰

蘿蔔糕作為台灣食品市場的重要產品，其生產過程涉及多道工序，如攪拌、成型、蒸煮與冷卻，最終產品需確保形狀、色澤與質地的穩定。然而，傳統品檢模式仍主要依賴人力目視檢查，存在以下問題：

檢測標準不一致：人工品檢依賴個人經驗，受主觀影響較大，難以確保檢測標準的一致性，導致同批產品可能有不同檢驗結果。
效率與成本問題：人工品檢需長時間專注操作，容易導致疲勞影響判斷準確性。此外，人力成本高昂，且難以因應大規模的生產需求。
異常產品難以追溯：傳統品檢無法記錄詳細數據，若發生瑕疵，難以快速回溯至生產環節，影響生產管理與品質改善。
無法即時調整製程：人工品檢通常在生產結束後進行，無法即時回饋異常資訊，導致生產缺陷率難以即時控制。

為解決上述問題，導入AI影像辨識技術的智慧品檢方案。透過高解析度攝影機與深度學習演算法，AI能夠即時辨識蘿蔔糕的表面瑕疵、異常形狀與色差，提升檢測精度與效率。此外，AI亦可與生產數據整合，實現全面的生產品質監控與即時回饋。

AI智慧品檢技術導入蘿蔔糕生產線

1、影像蒐集與訓練模型

AI品檢系統的核心在於影像辨識與機器學習模型的建立，透過高速攝影機捕捉每一塊蘿蔔糕的即時影像，並建立涵蓋不同生產批次與可能變異的資料庫。系統採用卷積神經網路（CNN）進行深度學習，能夠識別產品表面的細微紋理、顏色變異以及形狀偏差，確保高精度品檢。

圖1：透過高速攝影機捕捉每一塊蘿蔔糕的影像，建立訓練資料庫

資料來源：資策會數位轉型研究院

透過大量數據訓練，AI可準確區分焦斑、表面破損、異物污染等常見瑕疵，並根據瑕疵程度自動分類異常品，減少生產過程中的次級品流出。系統同時具備動態學習機制，透過歷史數據與即時影像監測，使AI能夠適應不同生產批次的變化，優化瑕疵分類準確度。為進一步提升AI的檢測準確性，系統在建模過程中結合了多層影像分析技術，不僅能夠檢測產品表面的異常，還能分析內部結構的潛在瑕疵。

此外，AI 品檢技術可與生產管理系統（MES）整合，讓品檢數據自動回饋至製程管理，若某類瑕疵超過設定閾值，系統將自動發出警示，並建議生產人員調整製程參數，實現即時異常管控，提高生產穩定性與品質一致性。透過數據回饋機制，企業可以根據 AI 分析結果調整生產策略，例如變更原料配方、優化蒸煮時間或改善成型流程，進一步提升生產品質與效率。

值得一提的是，AI 品檢系統可透過歷史數據累積與趨勢分析，建立預測性維護機制，提前發現潛在製程異常，降低生產停滯風險。未來，此技術可結合物聯網（IoT）設備，進一步擴展到食品供應鏈管理，確保食品從生產到出貨的全程品質控制，提高整體產業競爭力。