一块禽肉的“体检报告”如何生成？安科团队把质检搬进生产线

按照系统工作流程，传送带上的禽肉经过检测位，工业相机捕捉轮廓，激光测出厚度，电子台秤读取重量，屏幕随即给出尺寸、重量和外观缺陷结果。近日，安徽科技工程大学创新团队研发的“智检未来——禽肉制品修形后全流程智能质检平台”（以下简称“平台”），已在多家规模化禽肉加工企业和示范点开展应用验证。项目资料显示，平台设计的单件检测时间不超过1秒，重量测量精度可达±1克，长度、宽度测量精度可达±1毫米，厚度测量精度可达±0.5毫米；中试产线已完成1万余件样品验证，记录的检测准确率达到97%以上。

图1 智能检测装置3D示意图及实物图

从产线到实验室：一块禽肉暴露的真问题

禽肉加工修形后的产品尺寸、重量和外观状态必须尽可能稳定。但在不少企业，质检仍依赖人工目测、手工测量和抽样称重。传统抽检覆盖率不足5%，人工检测速度约为每分钟10至15件，称重误差常在±5克以上。而且一旦产品规格变化、产线提速或人员更替，判断差异和数据缺失就会放大，异常产品也难以及时回溯到批次和工艺。围绕产线技术痛点，团队吸纳机械设计、自动化控制、嵌入式系统和软件工程等多学科成员，在安徽科技工程大学李同杰教授等老师指导下开展项目攻关。

团队没有先做出一台设备再寻找使用场景，而是把问题带回实验室。历时24个月，项目组走访江苏、山东、河南、安徽等地26家规模化禽肉深加工企业，调研120余条自动化修形产线，记录操作人员的工作流程、设备布置和质量判定方式。调研结果最终被转化为一组明确需求：检测在线完成，测量尽量减少人为接触，异常即时提示，数据留存以促进服务工艺改进。

“我们把企业现场提出的每一个‘如果’都记下来：如果光照变化怎么办、如果产品换规格怎么办、如果异常没有及时处置怎么办，最后把这些问题变成设备和平台的功能。在走访各地加工产线的过程中我们真切感受到，一线生产的复杂条件远非实验室环境可比。车间光照会波动，禽肉形态各不相同，产线还要频繁切换产品规格，设备不仅要测得准，更要扛得住各类现场突发状况。很多设备在实验室测试数据很漂亮，可一进到车间，遇到反光、油污、形态各异的禽肉样品就容易失灵。所以我们调研阶段不只是收集技术参数，更多是收集生产现场各类极端工况，把一线遇到的各类现实难题全部前置，转化为硬件结构、算法逻辑、软件报警机制。我们希望这套设备不是只适合理想的演示环境，而是真正扎根产线，遇到各类现场扰动也能够稳定输出检测结果，实现异常及时预警，把每一项现场潜在风险，都提前体现在整套平台的设计之中。”项目团队成员单敢峰介绍。

图2 禽肉加工企业现场调研与方案讨论

从台账到预警：让一批产品有迹可循

平台上线后，检测结果不再停留在设备屏幕上。系统会保存尺寸、重量、缺陷图像、设备状态和用户操作日志，并在Web端和小程序端呈现质量趋势、不合格率和缺陷分布。出现尺寸超限、血斑超标或传感器数据异常时，平台可以触发提示，帮助质检人员及时复核；批次出现波动时，管理人员也能通过历史记录寻找修形参数、原料批次和工位变化的线索。

“检测的终点不是屏幕上出现一个合格符号，而是让异常有记录、原因可追溯、工艺能改进。很多工厂过去做质检，只看重‘合格 / 不合格’的即时判定，判定完成之后数据就被丢弃，这其实浪费了最宝贵的生产信息。我们在多地示范基地落地时发现，真正创造价值的，是沉淀下来的全量检测数据。高速产线上面，每天成千上万件禽肉流过检测工位，如果仅仅做到把次品挑出来，只是完成最基础的工作。系统需要把每一件产品的尺寸、重量、缺陷图像完整留存，当批量质量波动来临，管理人员可以顺着数据回溯，判断问题来自原料、刀具磨损，还是操作人员工艺变化。我们做这套平台，就是希望打破‘只检测、不分析’的固有模式，把质检从末端筛选工具升级为工艺优化的数据源。设备能识别缺陷只是第一步，利用海量数据反向指导前端修形工序，帮助企业主动降低次品产生，这才是智能质检的核心价值。”项目指导教师、安徽科技工程大学李同杰教授表示。

“能不能在现场稳定运行”，是团队反复回答的问题。检测装置原型机已累计开展2000小时实地测试，中试产线完成1万余件禽肉制品验证，核心检测指标通过第三方检测认证。

图3.质检平台开展应用验证

企业现场的变化，写在每一条记录里

在省内多处禽肉加工示范基地，系统将产品异常信息逐级推送上报，质检岗位人力得到优化，检测准确率得到明显提升，客户投诉率有效下降，批次追溯效率实现大幅改善。部分示范基地漏检率降低 80%，追溯效率提升 99%，检测精度提升 15%。来自示范基地的现场技术人员表示：“现在靠设备检测，人管设备，我们更需要设备工程师、软件工程师来优化系统运营，让设备真正适配多品种、多规格产品检测场景需求，才能实现效率与效益最大化。过去全依靠老工人经验把控品质，人员的状态、经验水平直接决定质检效果，新人培养周期漫长，评判标准很难统一。引入智能平台之后，7×24 小时不间断稳定检测，每一件产品都留存完整质量档案。但智能装备不是安装完毕就一劳永逸，禽肉品类繁多、形态差异大，需要持续迭代算法模型，定期校准各类传感器。想要充分释放设备价值，就必须把系统运维、工艺理解和车间现场管理深度结合，依靠数据驱动生产改善，这也是我们和高校团队持续开展协同的重要原因。

研究生在车间里完成“最后一公里”

截至目前，团队已围绕机器视觉、多源传感融合、禽肉尺寸重量检测和异常肉识别等方向申请多项发明专利、实用新型专利，登记5项软件著作权，并形成第三方检测与技术验证材料。项目研发工作成为学生团队理解产业的实践课堂。

项目团队成员表示：“对我们来说，设备落地不是终点。只有让检测结果真正帮助企业调整工艺、减少波动，实验室里的算法才算完成了它的使命。”平台通过把修形后产品的尺寸、重量和外观信息统一记录，为异常处置、批次复核和工艺改进提供依据。下一步，团队将继续围绕多品种适配、多产线协同、复杂环境下的模型优化和标准化部署推进迭代，让更多检测结果能够被及时记录、查询和追溯，为禽肉加工企业的质量管理和食品产业数字化升级提供可落地的智能质检方案。

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