日本Omron公司的市场经理Dan Rossek讨论了自动化在工厂中的应用，特别是人工智能（AI）在视觉检测中的应用，当涉及到识别可能遗漏的缺陷时，提供了更高的准确性。

最常见的是用于识别包装的缺陷，如酸奶罐的错位，使用在各种模型上训练的人工智能，将面前的物体与成千上万的完美例子的图像进行比较，甚至可以用来发现食品的错位或变色。

然而，Rossek很快指出，视觉系统不会取代质量保证方面的人员，而只是一种帮助提供额外水平的护理的工具。

Rossek说："视觉检测可以解决许多任务，但它不一定能解决所有问题。这就是你必须对应用进行某种初步概念验证的地方。这就像任何东西都是自动化公司。你能把一切都自动化吗？可能不是，这是真正的答案。

对于Rossek来说，这是关于在工厂中找到人与人之间的互动和自动化之间的平衡，在生产线上永远有一个人的位置。在一天结束时，与人脑和眼睛相比，仍然有先进的视觉无法做到的事情。

关键是如何在工厂中应用自动化。让机器来处理大批量、重复性的动作，让员工来处理细节工作。

对于可以自动化的东西

Rossek接着讨论了协作机器人（cobots）--旨在与人并肩工作的机器，在工厂车间的使用情况，以及在食品和饮料行业的普遍使用情况。

其中一个主要领域是生产线末端的码垛，使用机器人可以帮助消除员工因日复一日地搬运重物而产生的重复性动作造成的伤害。

过去的问题是，这些空间往往非常有限，这意味着传统的自动化方法无法适应，但机器人可以。

同时，在检测和检查领域，食品安全技术的最新进展不仅被节省空间和金钱的需求所推动，而且还有更大的目标，即变得更加可持续，并为发现外来污染物提供更全面的覆盖。