依托計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，為餃子品控安上智慧之“眼”

某餐飲連鎖企業(yè)是國(guó)內(nèi)知名的水餃餐飲連鎖公司，總部管理機(jī)構(gòu)設(shè)于遼寧大連。目前，該餐飲企業(yè)在全國(guó)40多 個(gè)城市擁有700多家連鎖門(mén)店，員工8000多人。

發(fā)展至今，該餐飲企業(yè)所有門(mén)店都為直營(yíng)，為的是能夠控制水餃出品的品質(zhì)。而當(dāng)該餐飲企業(yè)在往南方擴(kuò)展后, 由于南方鮮有吃餃子的飲食習(xí)慣，出現(xiàn)了南方門(mén)店的餃子品質(zhì)和北方門(mén)店有較明顯差距的狀況。為了嚴(yán)格統(tǒng)一 不同地域門(mén)店出品的水餃的質(zhì)量，該餐飲企業(yè)最初釆取了神秘訪(fǎng)客的方式對(duì)門(mén)店進(jìn)行抽查。但由于其門(mén)店眾多, 該餐飲企業(yè)只能不斷加大神秘訪(fǎng)客的抽查密度，最終付出了高昂的時(shí)間和人力成本，但收效并未達(dá)到預(yù)期。

在此背景下，該餐飲企業(yè)決定引入數(shù)字化技術(shù)對(duì)水餃品質(zhì)進(jìn)行管理。具體而言，該餐飲企業(yè)希望對(duì)每一份經(jīng)過(guò) 出餐口的餃子都進(jìn)行拍照，并利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)餃子圖像進(jìn)行分析，判斷和管理水餃的品質(zhì)。然而，不同 于常規(guī)的工業(yè)質(zhì)檢，“餃子質(zhì)檢”是一個(gè)創(chuàng)新性的應(yīng)用場(chǎng)景，業(yè)內(nèi)尚無(wú)成熟的解決方案。

餃子質(zhì)檢落地后的價(jià)值與效果

第一，通過(guò)餃子質(zhì)檢解決方案，該餐飲企業(yè)的管理人員能夠在管理系統(tǒng)中查看實(shí)時(shí)生成的餃子品質(zhì)統(tǒng)計(jì)分析報(bào) 告，了解每家店每天甚至每個(gè)時(shí)間段的餃子的品質(zhì)情況，具體到合格與不合格的餃子的數(shù)量，從而提高了該餐飲企業(yè)對(duì)餃子品質(zhì)管理的效率。

第二，該方案目前已在該餐飲企業(yè)大部分門(mén)店推廣使用，有效識(shí)別了水餃飽滿(mǎn)、擺盤(pán)等問(wèn)題，識(shí)別準(zhǔn)確率在90% 以上，其門(mén)店的菜品優(yōu)秀率因此提高了 20%。

餃子質(zhì)檢項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)感知現(xiàn)實(shí)世界中各種情形，并將其數(shù)字化，為企業(yè)解決各種業(yè)務(wù)問(wèn)題提供了有效的技術(shù)手段。 隨著人工智能在產(chǎn)業(yè)中的加速落地，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也將被應(yīng)用在更廣泛的場(chǎng)景中，甚至無(wú)所不在。而在用計(jì)算機(jī) 視覺(jué)技術(shù)解決具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)，企業(yè)要重點(diǎn)考慮數(shù)據(jù)、算法和冷啟動(dòng)成本三方面的問(wèn)題：

1） 數(shù)據(jù)方面的問(wèn)題主要涉及數(shù)據(jù)釆集和數(shù)據(jù)標(biāo)注。在數(shù)據(jù)釆集階段，由于視覺(jué)場(chǎng)景通常差別很大，因此圖像數(shù) 據(jù)的釆集往往需要針對(duì)特定場(chǎng)景定制相應(yīng)的相機(jī)以確保圖像數(shù)據(jù)釆集的效果，并且要保證釆集的數(shù)據(jù)包含盡量 全面的情形。而在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段，企業(yè)首先借助業(yè)務(wù)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，確認(rèn)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，確保不同的人標(biāo)注結(jié)果能 夠一致，并且算法能夠識(shí)別和區(qū)分這些標(biāo)準(zhǔn)。

2） 對(duì)于算法的選擇，企業(yè)可以結(jié)合標(biāo)注數(shù)據(jù)的各種標(biāo)準(zhǔn)，選擇不同算法多做測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果選擇有效的標(biāo) 準(zhǔn)的同時(shí)，也確認(rèn)效果更優(yōu)的算法。

3） 初期為了降低冷啟動(dòng)成本，企業(yè)可以用少量數(shù)據(jù)讓模型達(dá)到可用狀態(tài)即上線(xiàn)，后續(xù)再收集更多長(zhǎng)尾情況的數(shù) 據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行更新和優(yōu)化。

2022愛(ài)分析人工智能應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告