MVTEC HALCON
自动化解决方案领域的领先企业 Eberle Automatische Systeme 在奶酪熟成工艺方面开发出了一项具有突破性的解决方案。
正如 Eberle 的机器视觉工程师 Dorian Köpfle 所解释的：“奶酪熟成过程可以持续长达 14 个月，需要不断监控以避免霉菌并确保质量。人工检查成千上万的奶酪轮几乎是不可能的，这也是为什么传统乳制品公司 Gebr. Baldauf GmbH & Co. KG 向我们寻求自动化解决方案的原因。”
正如 Eberle 的机器视觉工程师 Dorian Köpfle 所解释的：“奶酪熟成过程可以持续长达 14 个月，需要不断监控以避免霉菌并确保质量。人工检查成千上万的奶酪轮几乎是不可能的，这也是为什么传统乳制品公司 Gebr. Baldauf GmbH & Co. KG 向我们寻求自动化解决方案的原因。”
位于阿尔高地区的 Gebr. Baldauf 委托 Eberle 解决这些挑战。最终结果是一个完全自动化的监控系统，结合了移动养护机器人、摄像头和车载图像处理技术。
Gebr. Baldauf 位于阿尔高地区，委托 Eberle 应对这些挑战。最终，Eberle 开发出一套全自动监测系统，将移动养护机器人、摄像头和车载图像处理集成于一体。
该流程首先对奶酪轮进行缺陷检测，例如霉斑或表面瑕疵。4K 摄像头采集高分辨率图像，并利用 MVTec HALCON 的先进机器视觉算法进行分析。该软件采用深度学习方法，能够更早检测异常，从而最大限度减少工艺偏差和材料浪费。相关数据会被存储，并通过网页界面提供访问，以支持远程监控与控制。
与此同时，移动养护机器人执行奶酪轮养护任务，确保形成合适的表皮，并去除不需要的涂抹层。该系统不仅通过减少人工检查提升了效率，还提高了最终产品的一致性和质量。
这套自动化系统的部署为 Gebr. Baldauf 带来了多项关键优势，包括：
在该系统的开发过程中，一个重要挑战在于奶酪本身存在天然差异。每个奶酪轮的外观都不相同，并且在熟成过程中会发生明显变化，这使得基于规则的机器视觉方法难以取得理想效果。为了解决这一问题，Eberle 采用了 AI 和深度学习，构建了一套能够适应每个奶酪轮独特特征的系统。
MVTec HALCON 软件在这一过程中发挥了关键作用。通过使用大量奶酪图像数据训练深度学习网络，该系统能够可靠地检测裂纹、霉斑和变色等缺陷，同时忽略熟成过程中固有的自然变化。这项技术确保即使是细微异常也能被识别出来，从而支持更早干预并进一步提升质量控制水平。
Eberle 的目标不仅是实现检测流程的自动化，更希望将 AI 全面融入奶酪熟成工艺。目前，该系统已经能够实现实时检测和自主养护，且对人工干预的需求降至最低。然而，公司仍在持续优化系统，使其能够适用于各种类型的奶酪及不同熟成阶段，其长期目标是构建一套完全自动化、由 AI 驱动且无需人工参与的系统。
此外，该系统也为未来的数字化升级奠定了坚实基础。通过与更大型的数字化平台（如 ERP 系统及云平台）集成，有望进一步提升生产流程的整体效率与优化水平。
在该项目取得成功的基础上，Eberle 目前正致力于推动这一解决方案的规模化应用，以满足整个奶酪行业的需求。公司计划对该系统进行标准化，并将其集成到全球奶酪生产中使用的移动式和固定式养护机器人中。
此外，系统的 AI 能力也在持续演进。Eberle 致力于进一步优化深度学习模型，使其能够适应不同类型的奶酪及不同熟成阶段，从而实现全自动分类与检测。这将帮助生产企业在保持最高质量标准的同时，进一步减少对人工的依赖。
正如 Eberle 的 Christoph Muxel 所总结的那样：“我们基于机器视觉的解决方案展示了自动化如何以可持续的方式提升食品行业的质量、效率和竞争力。这个项目只是一个开始，我们期待将这些创新推广到全球范围。”
发布日期： 三月 11, 2026
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