如今的咖啡生產業急需一種快速、全面且非侵入性且精確的檢測方法。近年來AI深度學習的發展讓即時篩選的效能顯著提升，能夠在極短的時間內處理更多的豆子，進而有效解決品質管理的問題。
咖啡豆的品質對於風味的形成至關重要，因此對其進行精密篩選以確保品質成為產業發展的不可或缺的一環。全球氣候異常造成的作物品質不穩定，一直以來都是各種農產品所面臨的巨大挑戰之一。
然而至今在這些產業中，仍然依循傳統方式仰賴人工選別，並未大規模應用現代科技AI人工智能來提升效率。像是重大瑕疵豆，如發黴豆、黑豆、貝殼豆、夾雜碎石粒等狀況不僅會影響咖啡的風味，更有可能會對身體造成傷害。即使作物看似沒有明顯的外觀問題，其表面下可能仍存在隱藏的碰撞傷或其他損傷，這使得在短時間內進行選豆變得很有挑戰。由於這些損傷的癥狀可能要到後來才會被發現，因此「品質管理」一直是個大問題。
傳統的人工篩選過程可能比較緩慢，需要耗費較長的時間，所需的時間還取決於許多的因素，包括篩選的豆子數量、篩選的方法、篩選人員的熟練程度等。為了能夠更快速且有效的篩選咖啡豆，咖啡生產業急需一種快速、全面且非侵入性且精確的檢測方法。
近年來AI深度學習的發展讓即時篩選的能力在效率上有顯著的進步。以傳統的手工篩選法為例，如果是小規模的篩選工作，可能每小時只能處理幾公斤的咖啡豆，篩選一批豆子可能需要數小時或更長時間。但是，利用現代化的技術，如機器學習，更能在極短的時間內處理更多的豆子，可能只需要幾分鐘到幾十分鐘就能完成一批咖啡豆的篩選。
借助人工智能驅動的檢測與篩選技術，咖啡生產商得以超越傳統人工篩選方法，運用The Imaging Source TIS DFM 36AX296-ML的優勢、及機器深度學習訂定的嚴格標準來高速判別咖啡豆的形狀、顏色，排除其中瑕疵豆無需經歷傳統的烘焙後品嚐過就可直接進行分級，從而穩定生產出更高品質又穩定的咖啡配方。一家咖啡豆生產商借助The Imaing Sourc的嵌入式視覺來檢測與篩選咖啡豆，咖啡生產得以超越傳統機械篩選方法，以高速處理大量咖啡豆，而無需經歷傳統的烘焙和品嚐過程來判斷品質。利用AI人工智能光學篩選器，咖啡生產商能夠根據嚴格的標準，選擇出符合要求的批次，從而穩定生產出更高品質的咖啡配方。
人工智慧篩選咖啡豆的過程
隨著科技的進步，人們開始探索如何利用人工智慧（AI）技術來改善咖啡豆的篩選過程。在傳統的篩選方法中，辨識咖啡豆的瑕疵通常需要人力，這可能會因為主觀判斷或疲勞而導致不準確的結果。然而，借助深度學習技術，我們可以訓練AI模型來辨識咖啡豆的各種特徵，從而實現更精確和高效的篩選。
在使用嵌入式視覺技術進行咖啡豆篩選的過程中，首先將咖啡豆進行初步分類，譬如區分是否有石頭或是其他外來物質，是否有蟲蛀等狀況。接著，將這些分類好的咖啡豆輸入給AI模型進行深度學習訓練。透過大量的樣本數據，AI模型能夠學習並辨識出各種瑕疵豆，如發黴豆、黑豆、或是受損豆等，並將其分類出來。
當訓練完成後，嵌入式視覺系統就可以將咖啡豆送入篩選機中，透過攝影機捕捉影像，然後利用已經訓練好的AI模型進行分析和辨識。如此一來，篩選過程不僅更加高效，而且還可以確保篩選結果的準確性和一致性，從而提高了咖啡豆的品質和產量。
透過嵌入式視覺與AI技術的結合，咖啡生產業能夠實現精準篩選，不僅提高了生產效率，也提高了產品的品質與競爭力。這種技術的應用將為整個咖啡豆產業帶來革命性的變革，同時也為其他農業領域的發展提供了新的思維和可能性。
嵌入式視覺捕捉影像去蕪存菁
The Imaging Source提供多款不同尺寸規格，像是The Imaging Source DFM 36AX296-ML和DFK 36CX296-167，該系統的解析度達1.6MP；幀速率達60fps，能夠及時觸發捕捉影像，篩選出瑕疵品，如此幀數便能大幅加速篩選過程。
The Imaging Source兆鎂新嵌入式視覺的trigger功能，可以在豆子掉下來時經由Sony IMX296感測器觸發拍攝，加以清楚且快速地拍攝到咖啡豆在同個位置上，因此，吸引很多咖啡豆製造商的青睞。
當影像被擷取後，隨後會傳送至搭載NVIDIA Jetson Xavier N的小型電腦，這套系統會批次處理咖啡豆，並運用人工智慧來辨識特定類型和優良品質的豆子。靈活運用這些技術和系統可以顯著提升生產能力，而結合人工智能的品質控制方法更能進一步增強其效益。
| 圖一 : The Imaging Source DFM 36AX296-ML搭載Sony感測器；全局及捲簾快門，使得咖啡業者得以高效控管咖啡豆品質。（source：The Imaging Source） |
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| 圖二 : DFM 36AX296-ML（source：The Imaging Source） |
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結論
The Imaging Source嵌入式視覺結合AI的光學咖啡豆篩選機與品質分類技術，讓咖啡豆生業者獲得一系列精準以及高效的工具，能夠針對整個供應鏈與價值鏈中各種品質特性進行分析與篩選，進而提升品質與效益，同時嚴守品質標準。此外，篩選技術能被客製化，以符合特定篩選及處理需求，充分發揮個機器獨特的優勢，達到最佳效率與產能。
嵌入式視覺於農業未來展望
目前，在亞洲地區以嵌入式視覺結合人工智能外觀檢測仍少有咖啡廠商投入，但隨著人力日漸缺乏，需求日增，農產品質管理及效率思維提升，越來越多農業缺工議題及農產品管思維提升，適應於各式農產品之機器視覺導入有極大發展空間。
當我們思考咖啡生產過程中的技術革新時，不僅是對咖啡品質的改進，更是對整個供應鏈的革命性改變。透過嵌入式視覺技術的應用，我們能夠實現更有效率、更精確的篩選和分級，從而提高生產效率，降低成本，並確保產品品質的一致性。這種技術的應用不僅限於咖啡豆，還可以擴展到其他農產品的生產和加工過程中，為整個農業產業帶來更多的創新和可能性。
未來，我們可以預見，嵌入式視覺技術將成為農業生產中不可或缺的一部分，為產業的發展注入新的活力和動力。
