2025.12.01 18:18 臺北時間

AI翻轉食品產線1/AI鷹眼扮演神隊友 豆腐乳廠用影像辨識守住古早味

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瑞創框架科技執行長朱濬謙為正昇食品開發的食品發酵AI,會不間斷捕捉豆腐發酵的菌體形態、顏色、氣泡等,建立一套品質預測模型。(瑞創框架科技 提供)
瑞創框架科技執行長朱濬謙為正昇食品開發的食品發酵AI,會不間斷捕捉豆腐發酵的菌體形態、顏色、氣泡等,建立一套品質預測模型。(瑞創框架科技 提供)
豆腐乳的發酵過程,平均每6小時就要查看一次狀況。因為如此,豆腐乳廠正昇食品的總經理王春榮,經常就睡在工廠裡,半夜也要繃緊神經,深怕上一輩傳承下來的古早味變調。即使如此,一些人算不了的溫度或濕度改變,都可能讓發酵失準,有時一整批的豆腐胚就此報銷,或是成品的風味過酸、口感過硬澀。為了延續父親的經驗法則,抓準最佳發酵期程,王春榮的女兒、正昇食品副總經理王曉薇找上新創團隊,在發酵室裡裝上AI鷹眼,將過去老師傅不辭辛勞看出來的最佳豆腐乳,變成均勻熟成的黃金法則。
正昇食品副總經理王曉薇是第3代接班人,她嘗試在家族遵循古法的豆腐乳廠,注入國際化與科技的新潮。第一步,王曉薇運用擴增實境(AR)技術,讓消費者掃描商品就能看見「活食譜」,有AI虛擬主廚在眼前分步驟教學各式豆腐乳料理。
帶著新的互動式科技到各地的食品展擺攤,豆腐乳從裝在玻璃罐裡的陌生醬料,變身餐桌上一道道飄香的佳餚,不少人為此駐足並採購。短短兩年間,正昇多了日本、馬來西亞、新加坡和香港4地經銷商。
走向國際市場,讓正昇面對到標準化生產的新難題。王曉薇表示,豆腐乳的熟成程度主要靠人工目視或經驗判斷,除了人力難以應對大規模生產需求,人員每次進出發酵室都可能影響溫度、濕度和二氧化碳濃度等環境條件,造成產品風味和口感的變異。
再者,熟成室的恆溫、恆濕控制,因為缺乏數位紀錄,也會影響產品的國際認證。帶著產線的痛點,王曉薇透過資策會執行的「物聯網智造基地」,找到瑞創框架科技執行長朱濬謙。
朱濬謙擅長AI與物聯網整合,他從正昇接下的任務,是訓練出一雙AI鷹眼,能自動偵測豆腐發酵的顏色、紋理和白毛箘生長程度,還看得如老師傅一樣準,「師傅才知道豆腐發酵到達什麼階段,像是他們提到在某一個時間點,豆腐會瞬間大量長毛,但是對於我們來說,白毛箘一定是慢慢長上去的。」
朱濬謙解釋,正昇循古法將祖父輩開始培養的白毛箘種,用竹篩灑在一籃籃的豆腐胚上,靜置於控制溫度和濕度的發酵室中,原先乾燥的豆腐胚經過30至60天不等,會慢慢發酵、長出綿密的白色菌絲。
這個過程,過去全是人工「眼見為憑」,直到今年9月,朱濬謙在正昇的發酵室裡,擺入一台裝上鏡頭的機器,下方塑膠盒子裡可以擺入4塊發酵中的豆腐胚,它們是被觀察的代表,未來整間發酵室的豆腐乳何時熟成,會以它們作為指標。
至於判準,則是鏡頭背後連結的AI影像辨識模型。從豆腐胚剛放進發酵室的原始狀態,到熟成取出為止,朱濬謙在系統導入初期蒐集了1,200張照片,把一張張照片列出來,請正昇的師傅指認發酵程度、協助AI模型分級。
「這批豆腐塊可能是切3毫米,下一次換成切4毫米,對豆腐發酵的狀況可能也有不同需求,會是比較挑戰的點。」朱濬謙表示,建立起模型底層的演算法,更費工的是要把正昇的產業知識,轉化成AI能看懂也讀懂的邏輯。
尤其傳統工法的變因很多,朱濬謙要反覆調整、餵給AI不同版本的作業標準,「豆腐發酵,可能會遇到只有3個方向長毛,其中一個方向不長;或者是毛的顏色跟其它豆腐不太一樣,上面有一些黑點,很多不同的情形會出現。」
客戶提出新的需求,朱濬謙就客製化升級模型。經過兩個多月的來回訓練,朱濬謙說如今這套AI影像模型,在正昇的產線上已經能達到92%的辨識準確度;王曉薇也透露,這次合作除了助長出口訂單,也提升了20%的人力效率。
「導入這個設備,其中一項很重要的目標,就是去精準化豆腐實際可以離開發酵室的時間,讓產線的流程有效率,可以更好的掌握時間。」朱濬謙表示,有了AI的好眼力看顧,能確保每批次的發酵曲線一致,精確找出最佳發酵終點。
將老師傅的經驗法則量化為AI品質評分,在保留傳統製程的同時,從烏日巷弄出發到世界各地的豆腐乳,每一罐都均勻熟成,穩定飄香到家家戶戶的廚房。
更新時間|2025.12.01 18:18 臺北時間
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