通过机器视觉实现产品来源可追溯

美国农产品行业正在实现一个系统的，全行业的做法:密切跟踪这些新鲜的农产品从哪里来,到哪里里。实现这个要求面临的巨大挑战是如何自动识别多种目前用于提供有关农产品信息的不同的包装设计和标签。美国一家生产柑橘类水果的企业，在美国是最大的种植商、包装商和销售商；最近通过实施满足产品来源可追溯性倡议（PTI）的解决方案（军刀工程VR-3000视觉检测系统）解决了这个挑战。 这些视觉检测系统利用康耐视公司PatMax的机器视觉模式识别技术，对目前市面上通用的包装设计和贴标进行识别，这些标记的位置和方向、环境照明、和其他变量的不同变化下的包装生产线上也能很好运作。

在美国农产品行业，每年估计有60亿件产品要进行处理。如果被污染的农产品在被发现后，检验人员很少能轻易的找到它进入供应链的方式。但产品可追溯性倡议（PTI）可以比常规方法为更快、更准确地确定污染产生的来源。 最重要的优点是消费者一旦发现有受污染的产品，就可以从供应链来源尽可能快地去除，这样降低了食品安全的风险。 PTI还可以缩小潜在召回规模，并帮助供应链恢复正常运行速度，这些在节省成本方面都远远超过目前采用的其他措施。

食品运输的节点即交界处，是实施基于可用于识别贸易项目的重点位置，如托盘全球贸易项目代码（GTIN）就应用在此处，它为使用这种方案的品牌所有者分配一个14位的GTIN，在此代码的基础上，大宗商品，子类型，大小，计数，产地面积，种植者，包装等重要信息，随着批号的GTIN进入到可读的条形码。 每个后续的处理程序，需要有读取和存储的GTIN和批号。 在出现问题时，这种方法使得它可以快速地通过每一个处理步骤中的相关回到其来源追踪货物。

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