日本Omron公司的市場經理Dan Rossek討論了自動化在工廠中的應用，特別是人工智能（AI）在視覺檢測中的應用，當涉及到識別可能遺漏的缺陷時，提供了更高的準確性。

最常見的是用于識別包裝的缺陷，如酸奶罐的錯位，使用在各種模型上訓練的人工智能，將面前的物體與成千上萬的完美例子的圖像進行比較，甚至可以用來發現食品的錯位或變色。

然而，Rossek很快指出，視覺系統不會取代質量保證方面的人員，而只是一種幫助提供額外水平的護理的工具。

Rossek說："視覺檢測可以解決許多任務，但它不一定能解決所有問題。這就是你必須對應用進行某種初步概念驗證的地方。這就像任何東西都是自動化公司。你能把一切都自動化嗎？可能不是，這是真正的答案。

對于Rossek來說，這是關于在工廠中找到人與人之間的互動和自動化之間的平衡，在生產線上永遠有一個人的位置。在一天結束時，與人腦和眼睛相比，仍然有先進的視覺無法做到的事情。

關鍵是如何在工廠中應用自動化。讓機器來處理大批量、重復性的動作，讓員工來處理細節工作。

對于可以自動化的東西

Rossek接著討論了協作機器人（cobots）--旨在與人并肩工作的機器，在工廠車間的使用情況，以及在食品和飲料行業的普遍使用情況。

其中一個主要領域是生產線末端的碼垛，使用機器人可以幫助消除員工因日復一日地搬運重物而產生的重復性動作造成的傷害。

過去的問題是，這些空間往往非常有限，這意味著傳統的自動化方法無法適應，但機器人可以。

同時，在檢測和檢查領域，食品安全技術的最新進展不僅被節省空間和金錢的需求所推動，而且還有更大的目標，即變得更加可持續，并為發現外來污染物提供更全面的覆蓋。

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