Chef Robotics tận dụng Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác

Tự động hóa lắp ráp thực phẩm quy mô lớn liên quan đến nhiều bộ phận chuyển động. Một lượng lớn khay di chuyển dọc theo dây chuyền, nguyên liệu thay đổi trong suốt cả ngày, và không có hai muỗng nào giống hệt nhau. Những yếu tố này khiến việc duy trì tính nhất quán trở nên khó khăn, và các quy trình lắp ráp thủ công có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện, phân chia khẩu phần và sắp xếp.

Chef Robotics giúp giải quyết những thách thức này bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và robot. Bằng cách kết hợp robot với các công nghệ AI như thị giác máy tính , Chef cho phép robot của mình nhìn và hiểu môi trường xung quanh. Ví dụ, các mô hình Ultralytics YOLO được sử dụng để phát hiện và phân đoạn khay và nguyên liệu, cho phép robot nhặt và đặt các vật phẩm với độ chính xác dưới centimet trên các dây chuyền sản xuất đa dạng sản phẩm với tốc độ cao.

Mở rộng quy mô sản xuất thực phẩm bằng robot và trí tuệ nhân tạo

Chef Robotics, có trụ sở tại San Francisco, chế tạo các hệ thống robot sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp ngành công nghiệp thực phẩm đáp ứng nhu cầu sản xuất ngày càng tăng. Họ tập trung đặc biệt vào lĩnh vực thực phẩm vì đây là lĩnh vực đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động lớn nhất tại Hoa Kỳ, với hơn 1,1 triệu việc làm chưa được lấp đầy. 

Tình trạng thiếu hụt này gây khó khăn cho các nhà sản xuất trong việc duy trì sản lượng và tính nhất quán. Để giải quyết những vấn đề này, robot Chef sử dụng máy học và thị giác máy tính để phân tích môi trường sản xuất và đưa ra quyết định trong thời gian thực. Nói một cách đơn giản, điều đó có nghĩa là chúng có thể xử lý chính xác các nguyên liệu, loại khay và định dạng món ăn khác nhau. 

Hiện nay, Chef đã triển khai hệ thống của mình tại hơn chục thành phố ở Bắc Mỹ, giúp các nhà sản xuất thực phẩm quản lý khối lượng lớn, giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công và duy trì chất lượng ổn định trên các dây chuyền sản xuất tốc độ cao.

Khoảng cách về độ chính xác trong lắp ráp thực phẩm quy mô lớn

Sản xuất bữa ăn với số lượng lớn đòi hỏi độ chính xác và tốc độ, nhưng môi trường sản xuất thực tế lại gây khó khăn. Nguyên liệu có thể trông khác nhau trong suốt cả ngày, khay đựng có thể trong suốt hoặc phản chiếu dưới ánh đèn sáng, và dây chuyền băng tải di chuyển rất nhanh. 

Những sự thay đổi liên tục này khiến người lao động khó có thể ước lượng vị trí chính xác, đặc biệt khi họ lặp lại cùng một động tác hàng nghìn lần mỗi ca làm việc. Kết quả là, việc lắp ráp thủ công thường dẫn đến tỷ lệ sản phẩm không đồng đều, thỉnh thoảng bị đổ tràn và khay đựng không đạt trọng lượng mục tiêu. 

Điều này làm tăng lượng thực phẩm bị lãng phí, đòi hỏi thêm công đoạn dọn dẹp và tạo ra sự không đồng nhất trong cách trình bày sản phẩm. Thách thức càng trở nên khó khăn hơn trong môi trường sản xuất nhiều loại sản phẩm khác nhau, nơi công thức chế biến thay đổi thường xuyên và mỗi sản phẩm lại có yêu cầu xử lý riêng.

‍

Các hệ thống tự động hóa truyền thống không được thiết kế để đáp ứng mức độ biến động này. Chúng gặp khó khăn trong việc xử lý các thay đổi về nguyên liệu, chuyển đổi nhanh chóng và nhiều loại SKU (mã sản phẩm) khác nhau. Nhiều nhà sản xuất vẫn phụ thuộc nhiều vào lao động thủ công, ngay cả khi tình trạng thiếu nhân lực khiến việc duy trì dây chuyền sản xuất trở nên khó khăn hơn.

Ví dụ, Cafe Spice, một thương hiệu thực phẩm Ấn Độ và nhà sản xuất hợp tác có trụ sở tại New Windsor, NY, đã phải đối mặt với những thách thức này hàng ngày. Nhóm của họ lắp ráp các bữa ăn bằng tay với tốc độ khoảng mười hai khay mỗi phút, điều này hạn chế sản lượng khi nhu cầu tăng lên. 

Ngoài ra, khay hai ngăn của họ yêu cầu đặt chính xác để tránh cà ri tràn vào phần cơm - điều mà các quy trình thủ công và thiết bị thông thường thường khó duy trì một cách nhất quán. Nhận thấy những hạn chế này, Cafe Spice đã tìm đến Chef để có một phương pháp linh hoạt và đáng tin cậy hơn.

Sử dụng Ultralytics YOLO các mô hình để phân tích dây chuyền lắp ráp thực phẩm

Để tự động hóa quy trình sản xuất các món ăn đa dạng của Cafe Spice, đầu bếp đã triển khai một hệ thống robot trí tuệ nhân tạo có khả năng... detect Hệ thống này nhận diện khay, xác định thành phần và đặt thức ăn với độ chính xác cần thiết cho các khay hai ngăn. Trọng tâm của hệ thống là một quy trình Trí tuệ nhân tạo thị giác được xây dựng trên... Ultralytics YOLO mô hình. 

Ultralytics YOLO Các mô hình hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính quan trọng như phát hiện đối tượng, phát hiện hộp giới hạn định hướng (OBB) , phân đoạn đối tượng và phân loại hình ảnh. Những khả năng này giúp robot Chef nhận thức được dây chuyền sản xuất trong thời gian thực. 

Vì Cafe Spice sản xuất nhiều mã sản phẩm khác nhau, Ultralytics YOLO Các mô hình được huấn luyện tùy chỉnh trên các hình ảnh thu thập trực tiếp từ môi trường sản xuất của chúng. Điều này giúp robot hiểu được các thành phần trong điều kiện nhà máy thực tế.

‍

Cụ thể, YOLO được sử dụng để detect Hệ thống nhận diện các khay khi chúng di chuyển dọc theo băng chuyền và xác định ngăn chứa chính xác cho từng nguyên liệu. Tiến thêm một bước trong việc phát hiện vật thể, tính năng phát hiện OBB cho phép hệ thống hiểu được các vật thể xuất hiện ở các góc độ khác nhau, bao gồm bát, khay trong suốt và khay có hướng thay đổi. 

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Ultralytics YOLO Các mô hình này mang lại cho Chef tốc độ và độ chính xác cần thiết để lắp ráp thực phẩm theo thời gian thực trên các dây chuyền sản xuất tốc độ cao. Họ đã phát hiện ra rằng Ultralytics YOLO Các mô hình này đạt độ chính xác khoảng 99,5% trong sản xuất, cung cấp khả năng phát hiện ổn định cần thiết cho việc định vị robot với độ chính xác dưới centimet trên các khay, bát và các loại nguyên liệu khác nhau.

Ngoài ra, gói Python Ultralytics cung cấp các công cụ để huấn luyện, tinh chỉnh và quản lý các mô hình này, giúp các nhóm kỹ thuật dễ dàng lặp lại quy trình một cách nhanh chóng. Ví dụ, nó hỗ trợ các định dạng xuất như... ONNX Để triển khai trên nhiều nền tảng, điều này cho phép nhóm của Chef chuyển đổi và triển khai các mô hình một cách liền mạch trên các hệ thống robot của họ.

Robot đầu bếp và Ultralytics YOLO gấp đôi sản lượng của Cafe Spice

Sau khi tích hợp hệ thống robot hỗ trợ trí tuệ nhân tạo của Chef, được điều khiển bởi... Ultralytics YOLO Sau khi nâng cấp hệ thống, Cafe Spice đã nhận thấy những cải tiến rõ rệt và có thể đo lường được về sản lượng, hiệu quả lao động và chất lượng sản phẩm. Dây chuyền sản xuất của họ, trước đây chỉ hoạt động với tốc độ 12 khay mỗi phút, nay đạt trung bình 30 khay mỗi phút, và tốc độ cao nhất có thể lên tới 40 khay mỗi phút trên hệ thống băng tải được cập nhật. Điều này tương ứng với mức tăng sản lượng từ hai đến ba lần.

‍

Năng suất lao động cũng được cải thiện. Trước đây, mỗi dây chuyền cần 8-10 công nhân, nhưng robot của Chef đã giảm số lượng đó xuống còn 3-4 công nhân mỗi dây chuyền, dẫn đến năng suất lao động tăng 60%. Năng lực được giải phóng đã giúp Cafe Spice điều chuyển nhân viên sang các khu vực khác vốn luôn thiếu nhân lực do tình trạng thiếu lao động kéo dài.

Tương tự, chất lượng và năng suất cũng đạt được những tiến bộ đáng kể. Trước khi tự động hóa, tỷ lệ thực phẩm bị bỏ đi, chủ yếu do chia khẩu phần quá nhiều để tránh loại bỏ thực phẩm thiếu cân, ở mức 9,19%. Với việc sử dụng robot, tỷ lệ này đã được cải thiện. YOLO Nhờ hệ thống nhận diện dựa trên robot để đặt nguyên liệu chính xác, tỷ lệ hàng tặng giảm xuống còn 3,05%, giảm 67%. Bên cạnh đó, tỷ lệ chấp nhận cũng được cải thiện: 91% khay do robot lắp ráp đạt tiêu chuẩn chất lượng của Cafe Spice, so với 75% đối với khay lắp ráp thủ công.

Giúp sản xuất bữa ăn quy mô lớn trở nên thông minh và chính xác hơn.

Khi Chef tiếp tục mở rộng, công ty đang tập trung vào việc làm cho các hệ thống hỗ trợ trí tuệ nhân tạo của mình thích ứng tốt hơn nữa với nhiều loại nguyên liệu, khay và thiết lập sản xuất khác nhau được sử dụng trong ngành công nghiệp thực phẩm. Động lực chính đằng sau những nỗ lực này là sứ mệnh của Chef: xây dựng những cỗ máy thông minh giúp con người làm những việc mà con người giỏi nhất. Bằng cách nâng cao mô hình nhận thức, đơn giản hóa việc chuyển đổi và tăng cường tính linh hoạt cho sản xuất đa dạng sản phẩm, Chef đang tạo ra hệ thống tự động hóa hoạt động ít giống một cỗ máy cứng nhắc và giống một người đồng đội cộng tác hơn.

Bạn quan tâm đến việc khám phá Trí tuệ Nhân tạo Thị giác (Vision AI)? Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để đưa công nghệ thị giác máy tính vào dự án của bạn. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi . Khám phá AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong bán lẻ trên các trang giải pháp của chúng tôi.