ImpactVision 简介

ImpactVision是一家机器学习公司，将高光谱成像技术应用于食品供应链，以改善食品质量、生产一致的高质量产品并减少浪费。

ImpactVision 软件面向食品加工商、制造商、分销商和零售商。它提供食品质量的实时洞察。例如，该系统能够快速、无创地以生产级速度确定鱼的新鲜度、鳄梨的干物质含量或异物的存在。

ImpactVision 推出的第一款商业产品是异物检测 (FoD) 系统，该系统可帮助面临非磁性异物污染严重挑战的食品公司。该团队目前正在与墨西哥最大的糖加工商 Beta San Miguel 合作。该客户在墨西哥拥有 17 家工厂，他们希望将 ImpactVision 扩展到其整个业务，从四个仓库开始。ImpactVision 目前正在更广泛地接触糖业，以及其他大宗商品，如面粉、香料和盐，以及葡萄干、饼干面团和农产品等邻近行业。

ImpactVision 的系统将 Specim 的高光谱相机硬件与其专有的机器学习软件相结合。该硬件安装在食品加工设施的传送带上方，以便在产品经过时实时捕捉产品图像。然后，软件模型会分析这些图像，以即时且非侵入的方式提供有关产品质量的见解。这些信息使食品公司能够根据新鲜度、保质期或污染情况等质量属性来决定如何包装、分类和分销产品。

食品行业：挑战与解决方案

食品工业加工市场巨大：仅在美国，就有30,000家食品加工厂，其中22,000家是适合异物检测系统的设施，5,000家是水果和蔬菜配送中心，600家是海鲜加工厂。北美前75家杂货零售商拥有533个配送中心和50,000家零售店。

目前，对食品的检验采用的是破坏性的、基于样本的检验方法，这些方法仅占总食品量的 1-3%，如果食品行业要满足不断增长的全球人口的需求，显然就需要一种更有效的检验方法。

全世界生产的所有食物中有三分之一被浪费；而50%的浪费是在供应链上游产生的。2018年，有超过30起与异物有关的引人注目的产品召回事件。食品欺诈——掺假、贴错标签、替代、添加未经批准的添加剂等等——每年可造成 300 至 400 亿美元的损失。

借助高光谱成像，检测覆盖率可达到目标食品的 100%，并且可包含尚未完成的测量。它可以可靠地识别食品的化学特性。因此，食品行业可以从被动反应转变为主动预测。这意味着更少的召回、更少的食品欺诈和更少的食品浪费。

ImpactVision 并不力图成为相机制造商：他们的策略是提供软件平台，并与提供高光谱相机的硬件供应商合作。在选择合作伙伴时，ImpactVision 强调了以下相机选择标准：良好的空间分辨率（尽可能看清小物体）；良好的光谱分辨率（获取光谱正确部分的许多波长）；灵活的接口（从相机到计算机的传输足够快，可以连接到Linux系统。）。

价格实惠（将 ImpactVision 系统出售给利润微薄的食品行业时，总价不能太高）。

为什么选择 Specim？

在比较了不同的高光谱相机供应商之后，ImpactVision 认为 Specim 相机是最物有所值的。

借助Specim FX10，他们获得了光谱中正确部分的大量波长，并且具有良好的空间分辨率。高效的相机管道捕获的信息需要更少的预处理步骤，这有助于减少 ImpactVision 的应用程序开销。Specim 还提供了快速的吞吐量和集成，从而可以改造现有的食品加工管道。

在与 Specim 合作时，ImpactVision 发现订购流程非常简单，并且 Specim 始终能够快速响应并出色地应对任何问题和支持请求。

发展空间

高光谱相机的分辨率通常有限，噪音也比传统相机大。尽管高光谱相机技术最近取得了重大进展，但这些领域的进一步改进仍可能带来更多机遇。

每一种新应用面临的挑战都是你不知道自己不知道什么。所以问题是，在购买相机之前，你如何验证应用程序是否有效？“我对对这项技术和 Specim 产品感兴趣的人的建议是，在购买之前做好研究，看看你的应用是否可以通过 HSI 相机解决，” ImpactVision 首席执行官兼创始人Abi Ramanan说。

下一步

借助 Specim 的摄像系统和高光谱图像，我们可以在食品分级和质量方面获得深刻见解。随着收集到更多关于不同食品光谱特性主要差异的信息，这些信息可以用于分级和质量评估。该数据库将成为提供更优质分销和包装系统的宝贵工具。

从长远来看，ImpactVision 正在与合作伙伴合作开发一款手持设备，该设备可以解决供应链其他部分的使用案例，例如现场、零售和消费者层面。Specim 提供的高光谱相机为移动和稳健的图像采集奠定了基础。

（文章来源于Specim高光谱成像，如有侵权，请联系删文）